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Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition
134,95 €
+ 269 points
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 imagingapplications.
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
