Bouguila Nizar, Fan Wentao Mixture Models and Applications 9783030238759

Варианты приобретения

Цена: 13974.00р.
Кол-во:
Наличие: Поставка под заказ. Есть в наличии на складе поставщика.
Склад Америка: Есть
При оформлении заказа до: 2025-07-28
Ориентировочная дата поставки: Август-начало Сентября
При условии наличия книги у поставщика.

Добавить в корзину

в Мои желания

Автор: Bouguila Nizar, Fan Wentao
Название: Mixture Models and Applications
ISBN: 9783030238759
Издательство: Springer
Классификация:

Несовершеннолетние правонарушители

Вероятность и статистика

Системы и технологии визуализации

Математическое и статистическое ПО

Математика для специалистов в области теории вычислительных систем

ISBN-10: 303023875X
Обложка/Формат: Hardcover
Страницы: 355
Вес: 0.72 кг.
Дата издания: 30.08.2019
Серия: Unsupervised and semi-supervised learning
Язык: English
Издание: 1st ed. 2020
Иллюстрации: 150 tables, color; 89 illustrations, color; 31 illustrations, black and white; viii, 315 p. 120 illus., 89 illus. in color.
Размер: 234 x 156 x 21
Читательская аудитория: Professional & vocational
Ссылка на Издательство: Link
Рейтинг:
Поставляется из: Германии
Описание: This book focuses on recent advances, approaches, theories and applications related to mixture models. In particular, it presents recent unsupervised and semi-supervised frameworks that consider mixture models as their main tool. The chapters considers mixture models involving several interesting and challenging problems such as parameters estimation, model selection, feature selection, etc. The goal of this book is to summarize the recent advances and modern approaches related to these problems. Each contributor presents novel research, a practical study, or novel applications based on mixture models, or a survey of the literature.

Reports advances on classic problems in mixture modeling such as parameter estimation, model selection, and feature selection;Present theoretical and practical developments in mixture-based modeling and their importance in different applications;Discusses perspectives and challenging future works related to mixture modeling.

Дополнительное описание: A Gaussian Mixture Model Approach To Classifying Response Types.- Interactive Generation Of Calligraphic Trajectories From Gaussian Mixtures.- Mixture models for the analysis, edition, and synthesis of continuous time series.- Multivariate Bounded Asymmet

Mixture Models and Applications, Bouguila Nizar, Fan Wentao