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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression

Produktform: Buch / Einband - fest (Hardcover)

Bei der Regressionsanalyse von Datenmaterial erhält man leider selten lineare oder andere einfache Zusammenhänge (parametrische Modelle). Dieses Buch hilft Ihnen, auch komplexere, nichtparametrische Modelle zu verstehen und zu beherrschen. Stärken und Schwächen jedes einzelnen Modells werden durch die Anwendung auf Standarddatensätze demonstriert. Verbreitete nichtparametrische Modelle werden mit Hilfe von Bayes-Verfahren in einen kohärenten wahrscheinlichkeitstheoretischen Zusammenhang gebracht.weiterlesen

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Sprache(n): Englisch

ISBN: 978-0-471-49036-4 / 978-0471490364 / 9780471490364

Verlag: John Wiley & Sons

Erscheinungsdatum: 27.03.2002

Seiten: 296

Autor(en): Adrian F. M. Smith, Christopher C. Holmes, David G. T. Denison, Bani K. Mallick

159,00 € inkl. MwSt.
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