Mixture Model-Based Classification (PDF)
(Sprache: Englisch)
This work addresses classification using mixture models broadly. Unlike traditional treatments of the subject that heavily focus on unsupervised approaches, this book gives attention to unsupervised, semi-supervised, and supervised classification paradigms....
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Produktinformationen zu „Mixture Model-Based Classification (PDF)“
This work addresses classification using mixture models broadly. Unlike traditional treatments of the subject that heavily focus on unsupervised approaches, this book gives attention to unsupervised, semi-supervised, and supervised classification paradigms. Case studies illustrate both non-Gaussian and Gaussian approaches to model selection.
Autoren-Porträt von Paul D. McNicholas
Paul D. McNicholas is the Canada Research Chair in Computational Statistics at McMaster University, where he is a Professor in the Department of Mathematics and Statistics. His research focuses on the use of mixture model-based approaches for classification, with particular attention to clustering applications, and he has published extensively within the field. He is an associate editor for several journals and has served as a guest editor for a number of special issues on mixture models.
Bibliographische Angaben
- Autor: Paul D. McNicholas
- 2016, 236 Seiten, Englisch
- Verlag: Taylor & Francis
- ISBN-10: 1482225670
- ISBN-13: 9781482225679
- Erscheinungsdatum: 04.10.2016
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 6.87 MB
- Mit Kopierschutz
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Englisch
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