Título: A Probabilistic Theory of Pattern Recognition: 31
Autor: Luc Devroye, László Györfi, Gabor Lugosi
Sinopse: Pattern recognition presents one of the most significant challenges for scientists and engineers, and many different approaches have been proposed. The aim of this book is to provide a self-contained account of probabilistic analysis of these approaches. The book includes a discussion of distance measures, nonparametric methods based on kernels or nearest neighbors, Vapnik-Chervonenkis theory, epsilon entropy, parametric classification, error estimation, free classifiers, and neural networks. Wherever possible, distribution-free properties and inequalities are derived. A substantial portion of the results or the analysis is new. Over 430 problems and exercises complement the material.
Contexto da obra
Quando a classificação é mais ampla, o contexto do livro costuma depender ainda mais de autoria, tema e edição. “A Probabilistic Theory of Pattern Recognition: 31”, de Luc Devroye, László Györfi, Gabor Lugosi, publicado pela editora Springer, em 1997 e com 660 páginas, integra a categoria Livros Variados. Por isso, autoria, edição e tema acabam tendo ainda mais peso na forma de apresentar o livro.
Editora: Springer
Páginas: 660
Ano: 1997
Edição: Corrected
Linguagem: pt_BR
ISBN: 0387946187
ISBN13: 9780387946184
Sobre a editora
Os livros da editora Springer apresentam uma leitura densa e focada em temas acadêmicos e científicos, com ênfase em áreas como matemática avançada, ciências naturais, tecnologia e ciências da saúde. A experiência de leitura costuma exigir familiaridade com linguagem técnica e conceitos especializados, refletindo o rigor das pesquisas e análises aprofundadas. O tom varia entre o didático e o expositivo, com obras que vão desde apresentações formais de teorias até relatos detalhados de estudos de caso e revisões sistemáticas. O catálogo sugere uma predominância de textos que dialogam com públicos acadêmicos e profissionais, oferecendo conteúdos que se apoiam em fundamentos históricos, dados empíricos e metodologias precisas.
