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Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression
Langbeschreibung
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.
Inhaltsverzeichnis
PrefaceAcknowledgements.IntroductionBayesian ModellingCurve FittingSurface FittingClassification using Generalised Nonlinear ModelsBayesian Tree ModelsPartition ModelsNearest-Neighbour ModelsMultiple Response ModelsAppendix A: Probability DistributionsAppendix B: Inferential ProcessesReferencesIndexAuthor Index
David G. T. Denison and Christopher C. Holmes are the authors of Bayesian Methods for Nonlinear Classification and Regression, published by Wiley.
ISBN-13:
9780471490364
Veröffentl:
2002
Erscheinungsdatum:
06.05.2002
Seiten:
296
Autor:
David G T Denison
Gewicht:
613 g
Format:
240x161x21 mm
Sprache:
Englisch
179,90 €*
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