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Minimum Divergence Methods in Statistical Machine Learning : From an Information Geometric Viewpoint / Shinto Eguchi, Osamu Komori
Minimum Divergence Methods in Statistical Machine Learning : From an Information Geometric Viewpoint / Shinto Eguchi, Osamu Komori
Autore Eguchi, Shinto
Pubbl/distr/stampa Tokyo, : Springer, 2022
Descrizione fisica x, 221 p. : ill. ; 24 cm
Altri autori (Persone) Komori, Osamu
Soggetto non controllato Boosting
Independent component analysis
Information Geometry
Kernel Method
Machine learning
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN0278247
Eguchi, Shinto  
Tokyo, : Springer, 2022
Materiale a stampa
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Minimum Divergence Methods in Statistical Machine Learning : From an Information Geometric Viewpoint / Shinto Eguchi, Osamu Komori
Minimum Divergence Methods in Statistical Machine Learning : From an Information Geometric Viewpoint / Shinto Eguchi, Osamu Komori
Autore Eguchi, Shinto
Pubbl/distr/stampa Tokyo, : Springer, 2022
Descrizione fisica x, 221 p. : ill. ; 24 cm
Altri autori (Persone) Komori, Osamu
Soggetto non controllato Boosting
Independent component analysis
Information Geometry
Kernel Method
Machine learning
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN00278247
Eguchi, Shinto  
Tokyo, : Springer, 2022
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Statistical Methods for Imbalanced Data in Ecological and Biological Studies / Osamu Komori, Shinto Eguchi
Statistical Methods for Imbalanced Data in Ecological and Biological Studies / Osamu Komori, Shinto Eguchi
Autore Komori, Osamu
Pubbl/distr/stampa Tokyo, : Springer, 2019
Descrizione fisica viii, 59 p. : ill. ; 24 cm
Altri autori (Persone) Eguchi, Shinto
Soggetto topico 62Mxx - Inference from stochastic processes [MSC 2020]
62Hxx - Multivariate analysis [MSC 2020]
62Pxx - Applications of statistics [MSC 2020]
62Jxx - Linear inference, regression [MSC 2020]
Soggetto non controllato Divergence and Entropy
Generalized Linear Models
Imbalanced Data
Machine learning methods
Maxent
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Titolo uniforme
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN0127244
Komori, Osamu  
Tokyo, : Springer, 2019
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Statistical Methods for Imbalanced Data in Ecological and Biological Studies / Osamu Komori, Shinto Eguchi
Statistical Methods for Imbalanced Data in Ecological and Biological Studies / Osamu Komori, Shinto Eguchi
Autore Komori, Osamu
Pubbl/distr/stampa Tokyo, : Springer, 2019
Descrizione fisica viii, 59 p. : ill. ; 24 cm
Altri autori (Persone) Eguchi, Shinto
Soggetto topico 62Hxx - Multivariate analysis [MSC 2020]
62Jxx - Linear inference, regression [MSC 2020]
62Mxx - Inference from stochastic processes [MSC 2020]
62Pxx - Applications of statistics [MSC 2020]
Soggetto non controllato Divergence and Entropy
Generalized Linear Models
Imbalanced Data
Machine learning methods
Maxent
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Titolo uniforme
Record Nr. UNICAMPANIA-VAN00127244
Komori, Osamu  
Tokyo, : Springer, 2019
Materiale a stampa
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Statistical Methods for Imbalanced Data in Ecological and Biological Studies / Osamu Komori, Shinto Eguchi
Statistical Methods for Imbalanced Data in Ecological and Biological Studies / Osamu Komori, Shinto Eguchi
Autore Komori, Osamu
Edizione [Tokyo : Springer, 2019]
Pubbl/distr/stampa viii, 59 p., : ill. ; 24 cm
Descrizione fisica Pubblicazione in formato elettronico
Altri autori (Persone) Eguchi, Shinto
Soggetto topico 62Mxx - Inference from stochastic processes [MSC 2020]
62Hxx - Multivariate analysis [MSC 2020]
62Pxx - Applications of statistics [MSC 2020]
62Jxx - Linear inference, regression [MSC 2020]
Formato Materiale a stampa
Livello bibliografico Monografia
Lingua di pubblicazione eng
Record Nr. UNICAMPANIA-SUN0127244
Komori, Osamu  
viii, 59 p., : ill. ; 24 cm
Materiale a stampa
Lo trovi qui: Univ. Vanvitelli
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