This important work describes recent theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistica ...Teljes leírás
This important work describes recent theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Chapters survey research on pattern classification with binary-output networks, including a discussion of the relevance of the Vapnik Chervonenkis dimension, and of estimates of the dimension for several neural network models. In addition, Anthony and Bartlett develop a model of classification by real-output networks, and demonstrate the usefulness of classification with a large margin. The authors explain the role of scale-sensitive versions of the Vapnik Chervonenkis dimension in large margin classification, and in real prediction. Key chapters also discuss the computational complexity of neural network learning, describing a variety of hardness results, and outlining two efficient, constructive learning algorithms. The book is self-contained and accessible to researchers and graduate students in computer science, engineering, and mathematics.
HATALMAS VÁLASZTÉK
Több mint 4 millió angol nyelvű könyv kitűnő áron.
INGYENES SZÁLLÍTÁS
25 500 Ft vagy nagyobb rendelés esetén a szállítás ingyenes
KITŰNŐ ÁRAK
A könyvek árait igyekszünk a földhöz közel tartani és mindig a kiadó által ajánlott ár alatt.
SZEMÉLYES HOZZÁÁLLÁS
Számunkra a legfontosabb az Ön elégedettsége. Könyveket árulunk, mert szeretjük őket. Nem transznacionális óriások vagyunk, hanem becsületes cseh cég. Ezenfelül a kitűnő könyveket saját blogunkban véleményezzük.
MEGBÍZHATÓ BOLT VAGYUNK A VÁSÁRLÓK ÉRTÉKELÉSE SZERINT
Megkaptuk a "Megbízható Bolt" címet az arukereso.hu portálon. Az értékeléseket megtekintheti itt