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Sure to be influential, Watanabe’s book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Many models/machines are mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks, stochastic context-free grammars are major examples. The theory achieved here underpins accurate estimation techniques in the presence of singularities.
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Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory, Sumio Watanabe
- Langue
- Année de publication
- 2008
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- (rigide)
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- Titre
- Algebraic Geometry and Statistical Learning Theory
- Langue
- Anglais
- Auteurs
- Sumio Watanabe
- Éditeur
- Cambridge University Press
- Publié
- 2008
- Format
- rigide
- Pages
- 300
- ISBN10
- 0521864674
- ISBN13
- 9780521864671
- Mots clés
- Nonfiction, Technologie & Ingénierie, Science et Mathématiques, Informatique & Internet, Science, Mathématiques, Manuels de mathématiques, Littérature spécialisée, Intelligence Artificielle, Géométrie, Apprentissage automatique
- Évaluation
- 4,45 sur 5
- Description
- Sure to be influential, Watanabe’s book lays the foundations for the use of algebraic geometry in statistical learning theory. Many models/machines are mixture models, neural networks, HMMs, Bayesian networks, stochastic context-free grammars are major examples. The theory achieved here underpins accurate estimation techniques in the presence of singularities.