Statistische Informationstechnik (PDF)
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Die 5. Auflage des Klassikers zur Statistischen Informationstechnik erfährt eine substantielle Erweiterung im Bereich des maschinellen Lernens. Sie bietet somit einen ausgezeichneten Überblick über die beiden wichtigen Themen Mustererkennung/Signalverarbeitung und Maschinelles Lernen.
Die Autoren behandeln die Signalerkennung im Rauschen und die Mustererkennung sowie die Parameter- und Signalschätzung. Moderne Verfahren wie Wavelet-Transformation oder Clusterbildung mit unscharfen Partitionen werden berücksichtigt. Neben klassischen Verfahren der Detektion werden neuere, z.B. auf neuronale Netze und kernelbasierten Methoden aufbauende Klassifikatoren diskutiert.
Die Parameterschätzung behandelt neben Bayes- und Maximum-Likelihood-Ansätzen auch adaptive Verfahren. Wiener- und Kalman-Filter sind Beispiele zur Signalschätzung. Die Grundlagen werden durch Anwendungsbeispiele aus der Praxis erläutert.
Geeignet für Studierende und für Ingenieure in der Praxis.
- Autoren: Kroschel Kristian , Gerhard Rigoll , Björn W. Schuller
- 2011, 5. Aufl. 2011, 372 Seiten, Deutsch
- Verlag: Springer-Verlag GmbH
- ISBN-10: 3642159540
- ISBN-13: 9783642159541
- Erscheinungsdatum: 27.01.2011
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