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Titre original :
Density Ratio Estimation in Machine Learning
Contenu du livre :
L'apprentissage automatique est un domaine interdisciplinaire de la science et de l'ingénierie qui étudie les théories mathématiques et les applications pratiques des systèmes qui apprennent.
Ce livre présente les théories, les méthodes et les applications de l'estimation du rapport de densité, qui est un nouveau paradigme émergeant dans la communauté de l'apprentissage automatique. Divers problèmes d'apprentissage automatique tels que l'adaptation à la non-stationnarité, la détection des valeurs aberrantes, la réduction de la dimensionnalité, l'analyse des composantes indépendantes, le regroupement, la classification et l'estimation de la densité conditionnelle peuvent être résolus systématiquement par l'estimation des rapports de densité de probabilité.
Les auteurs proposent une introduction complète de divers estimateurs de rapports de densité, y compris des méthodes via l'estimation de la densité, l'appariement des moments, la classification probabiliste, l'ajustement de la densité et l'ajustement du rapport de densité, et décrivent comment ils peuvent être appliqués à l'apprentissage automatique. Le livre fournit également des théories mathématiques pour l'estimation du rapport de densité, y compris l'analyse de convergence paramétrique et non paramétrique et l'analyse de stabilité numérique pour compléter le premier traitement définitif du cadre complet de l'estimation du rapport de densité dans l'apprentissage automatique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9780521190176 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2012 |
| Nombre de pages : | 342 |
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