Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
13.05.2002
Abbildungen
w. figs.
Verlag
John Wiley & SonsSeitenzahl
296
Maße (L/B/H)
24/16,1/2,1 cm
Gewicht
613 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
ISBN
978-0-471-49036-4
* Focuses on the problems of classification and regression using flexible, data-driven approaches.
* Demonstrates how Bayesian ideas can be used to improve existing statistical methods.
* Includes coverage of Bayesian additive models, decision trees, nearest-neighbour, wavelets, regression splines, and neural networks.
* Emphasis is placed on sound implementation of nonlinear models.
* Discusses medical, spatial, and economic applications.
* Includes problems at the end of most of the chapters.
* Supported by a web site featuring implementation code and data sets.
Primarily of interest to researchers of nonlinear statistical modelling, the book will also be suitable for graduate students of statistics. The book will benefit researchers involved inregression and classification modelling from electrical engineering, economics, machine learning and computer science.
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