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Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition

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Description

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.

Spécifications

Parties prenantes

Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
291
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9781447169505
Date de parution :
17-09-16
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
435 g

Les avis