Minimum Error Entropy Classification
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Sprache:Englisch
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Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
09.08.2014
Abbildungen
XVIII, 262 p.
Verlag
Springer BerlinSeitenzahl
262
Maße (L/B/H)
23,5/15,5/1,6 cm
Gewicht
429 g
Auflage
2013
Sprache
Englisch
ISBN
978-3-642-43742-7
This book explains the minimum error entropy (MEE) concept applied to data classification machines. Theoretical results on the inner workings of the MEE concept, in its application to solving a variety of classification problems, are presented in the wider realm of risk functionals.
Researchers and practitioners also find in the book a detailed presentation of practical data classifiers using MEE. These include multi‐layer perceptrons, recurrent neural networks, complexvalued neural networks, modular neural networks, and decision trees. A clustering algorithm using a MEE‐like concept is also presented. Examples, tests, evaluation experiments and comparison with similar machines using classic approaches, complement the descriptions.
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