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Format
Description
Information Theory, Machine Learning, and Reproducing Kernel Hilbert Spaces.- Renyi's Entropy, Divergence and Their Nonparametric Estimators.- Adaptive Information Filtering with Error Entropy and Error Correntropy Criteria.- Algorithms for Entropy and Correntropy Adaptation with Applications to Linear Systems.- Nonlinear Adaptive Filtering with MEE, MCC, and Applications.- Classification with EEC, Divergence Measures, and Error Bounds.- Clustering with ITL Principles.- Self-Organizing ITL Principles for Unsupervised Learning.- A Reproducing Kernel Hilbert Space Framework for ITL.- Correntropy for Random Variables: Properties and Applications in Statistical Inference.- Correntropy for Random Processes: Properties and Applications in Signal Processing.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 448
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9781461425854
- Date de parution :
- 27-05-12
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 762 g
