Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition
Langue : anglais
Edité par Springer London Dez 2013, 2013
Série : Livre 36 sur 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
- Livre relié
- Neuf
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This accessible text/reference presents a coherent overview of the emerging field of non-Euclidean similarity learning. The book presents a broad range of perspectives on similarity-based pattern analysis and recognition methods, from purely theoretical challenges to practical, real-world applications. The coverage includes both supervised and unsupervised learning paradigms, as well as generative and discriminative models. Topics and features: explores the origination and causes of non-Euclidean (dis)similarity measures, and how they influence the performance of traditional classification algorithms; reviews similarity measures for non-vectorial data, considering both a 'kernel tailoring' approach and a strategy for learning similarities directly from training data; describes various methods for 'structure-preserving' embeddings of structured data; formulates classical pattern recognition problems from a purely game-theoretic perspective; examines two large-scale biomedical imaging applications. 308 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9781447156277
- Titre
- Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition
- Auteur
- Marcello Pelillo
- Éditeur
- Springer London Dez 2013
- Année de publication
- 2013
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1447156277
- ISBN à 13 chiffres
- 9781447156277
- Poids de l'article
- 629 grammes
- Dimensions
- 241x160x23 mm
- Série
- Livre 36 sur 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
This accessible text/reference presents a coherent overview of the emerging field of non-Euclidean similarity learning. The book presents a broad range of perspectives on similarity-based pattern analysis and recognition methods, from purely theoretical challenges to practical, real-world applications. The coverage includes both supervised and unsupervised learning paradigms, as well as generative and discriminative models. Topics and features: explores the origination and causes of non-Euclidean (dis)similarity measures, and how they influence the performance of traditional classification algorithms; reviews similarity measures for non-vectorial data, considering both a "kernel tailoring" approach and a strategy for learning similarities directly from training data; describes various methods for "structure-preserving" embeddings of structured data; formulates classical pattern recognition problems from a purely game-theoretic perspective; examines two large-scale biomedical imagingapplications.
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Informations concernant le droit de rétractation
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