Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Verifică starea comenzii

Faceți parte dintr-o comunitate de iubitori de cărți din întreaga lume și beneficiați de o mulțime de avantaje Creați-vă un cont gratuit

Transport gratuit la punctele de livrare Pick Up peste 349.00 lei

Packeta 15.00 lei Serviciul de curierat Cargus 28.00 lei Easybox 20.00 lei FAN Courier 20.00 lei Punct FAN 16.00 lei Punct DPD 17.00 lei Curier DPD 25.00 lei

Contact

Cum să cumpăr

Ajutor

Contul meu

▸ Gol :-(

Livrare gratuită pentru comenzile peste 349,00 lei.

Case-based Predictions: An Axiomatic Approach To Prediction, Classification And Statistical Learning

Name: Case-based Predictions: An Axiomatic Approach To Prediction, Classification And Statistical Learning
Brand: World Scientific Publishing Co Pte Ltd
SKU: 04430080
Price: 699.6 RON
Availability: InStock
Author: Itzhak Gilboa
ISBN: 9789814366175

Itzhak Gilboa

Limba

engleză

Carte Copertă tare

Codul Libristo: 04430080

Editura World Scientific Publishing Co Pte Ltd, aprilie 2012

This book presents an axiomatic approach to the problems of prediction, classification, and statisti... Descrierea completă

Codul Libristo: 04430080

323 b

699.60 lei

În depozitul extern Expediem în 10-13 zile

Până la 30 de zile pentru returnare

Clienții au cumpărat de asemenea

Onitsha Jean-Marie Gustave Le Clézio

Carte broșată

52.61 lei

Ben liebt Anna Peter Härtling

Carte broșată

56.76 lei

Educaç?o Em Mauá: Um estudo propositivo Prefácio por Sandro Souza Sandro Souza

Carte broșată

46.57 lei

Prašina: Křídový panáček #2 Vojtěch Matocha

Carte broșată

13.40 lei

Militarsanitatswesen Der Vereinigten Staaten Von Nord-Amerika Wahrend Des Letzten Krieges Harry Von Haurowitz

Carte broșată

234.89 lei

KuliFerda (5–7 let) - SADA 5 pracovních sešitů č.2 Jana Pechancová

Carte broșată

54.58 lei

Láska žije offline Lucia Žiaková

Copertă tare

79.85 lei

This book presents an axiomatic approach to the problems of prediction, classification, and statistical learning. Using methodologies from axiomatic decision theory, and, in particular, the authors' case-based decision theory, the present studies attempt to ask what inductive conclusions can be derived from existing databases. It is shown that simple consistency rules lead to similarity-weighted aggregation, akin to kernel-based methods. It is suggested that the similarity function be estimated from the data. The incorporation of rule-based reasoning is discussed.