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This book explains the minimum error entropy (MEE) concept applied to data classification machines. Theoretical results on the inner workings of the MEE concept, in its application to solving a variety of classification problems, are presented in the wider realm of risk functionals.
Researchers and practitioners also find in the book a detailed presentation of practical data classifiers using MEE. These include multi‐layer perceptrons, recurrent neural networks, complexvalued neural networks, modular neural networks, and decision trees. A clustering algorithm using a MEE‐like concept is also presented. Examples, tests, evaluation experiments and comparison with similar machines using classic approaches, complement the descriptions.
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This book explains the minimum error entropy (MEE) concept applied to data classification machines. Discusses theoretical results, offers a clustering algorithm using a MEE-like concept, and includes tests, evaluation experiments and comparative applications.
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Minimum Error Entropy Classification
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents data classification methodologies based on a minimum error entropy approachIncludes both theoretical results and applications to real world datasetsWritten by leading experts in the fieldThis book explains the minimum er. N° de réf. du vendeur 5060937
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