Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory Watanabe Hardback
Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
Sure to be influential, this book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory.
Sumio Watanabe (Author)
9780521864671, Cambridge University Press
Hardback, published 13 August 2009
300 pages
23.3 x 15.5 x 2 cm, 0.56 kg
\""Overall, the many insightful remarks and simple direct language make the book a pleasure to read.\""
Shaowei Lin, Mathematical Reviews
Sure to be influential, this book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Many widely used statistical models and learning machines applied to information science have a parameter space that is singular: mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks, and stochastic context-free grammars are major examples. Algebraic geometry and singularity theory provide the necessary tools for studying such non-smooth models. Four main formulas are established: 1. the log likeliho]
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Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
Sure to be influential, this book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory.
Sumio Watanabe (Author)
9780521864671, Cambridge University Press
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\""Overall, the many insightful remarks and simple direct language make the book a pleasure to read.\""
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Descripción del Producto
Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
Sure to be influential, this book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory.
Sumio Watanabe (Author)
9780521864671, Cambridge University Press
Hardback, published 13 August 2009
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\""Overall, the many insightful remarks and simple direct language make the book a pleasure to read.\""
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Sure to be influential, this book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Many widely used statistical models and learning machines applied to information science have a parameter space that is singular: mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks, and stochastic context-free grammars are major examples. Algebraic geometry and singularity theory provide the necessary tools for studying such non-smooth models. Four main formulas are established: 1. the log likeliho]
Especificaciones del producto
General | |
|---|---|
Brand | Cambridge University Press |
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