Neural Networks for Pattern Recognition (Advanced Texts in Econometrics (Paperback))
Langue : anglais
Edité par Clarendon Press, 1996
- Éd. originale
- Livre broché
- Occasion

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- Titre
- Neural Networks for Pattern Recognition (Advanced Texts in Econometrics (Paperback))
- Auteur
- Bishop, Christopher M.
- Éditeur
- Clarendon Press
- Année de publication
- 1996
- État de l'article
- Good
- Reliure
- paperback
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0198538642
- ISBN à 13 chiffres
- 9780198538646
- Édition
- 1st Edition.
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Revue de presse
this is an excellent book in the specialised area of statistical pattern recognition with statistical neural nets ... a good starting point for new students in those laboratories where research into statistico-neural pattern recognition is being done ... The examples for the reader at the end of this and every chapter are well chosen and will ensure sales as a course textbook ... this is a first-class book for the researcher in statistical pattern recognition. (Times Higher)
Bishop leads the way through a forest of mathematical minutiae. Readers will emerge with a rigorous statistical grounding in the theory of how to construct and train neural networks in pattern recognition. New Scientist
[Bishop] has written a textbook, introducing techniques, relating them to the theory, and explaining their pitfalls. Moreover, a large set of exercises makes it attractive for the teacher to use the book.... should be warmly welcomed by the neural network and pattern recognition communities. Bishop can be recommended to students and engineers in computer science. The Computer Journal, Volume 39, No. 6, 1996
Its sequential organization and end-of chapter exercises make it an ideal mental gymnasium. The author has eschewed biological metaphor and sweeping statements in favour of welcome mathematical rigour. Scientific Computing World
a neural network introduction placed in a pattern recognition context. ...He has written a textbook, introducing techniques, relating them to the theory and explaining their pitfalls. Moreover, a large set of exercises makes it attractive for the teacher to use the book ... should be warmly welcomed by the neural network and pattern recognition communities. (Robert P. W. Duin, IAPR Newsletter Vol. 19 No. 2 April 1997)
This outstanding book contributes remarkably to a better statistical understanding of artificial neural networks. The superior quality of this book is that it presents a comprehensive self-contained survey of feed-forward networks from the point of view of statistical pattern recognition. (Zbl.Math 868)
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