Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition
| Veröffentlichungsdatum: | 17.09.2016 |
|---|---|
| EAN: | 9781447169505 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 308 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Herausgeber: | Pelillo, Marcello |
| Verlag: | Springer Springer-Verlag London Ltd. |
Produktinformationen "Similarity-Based Pattern Analysis and Recognition"
This accessible text/reference presents a coherent overview of the emerging field of non-Euclidean similarity learning. The book presents a broad range of perspectives on similarity-based pattern analysis and recognition methods, from purely theoretical challenges to practical, real-world applications. The coverage includes both supervised and unsupervised learning paradigms, as well as generative and discriminative models. Topics and features: explores the origination and causes of non-Euclidean (dis)similarity measures, and how they influence the performance of traditional classification algorithms; reviews similarity measures for non-vectorial data, considering both a ¿kernel tailoring¿ approach and a strategy for learning similarities directly from training data; describes various methods for ¿structure-preserving¿ embeddings of structured data; formulates classical pattern recognition problems from a purely game-theoretic perspective; examines two large-scale biomedical imagingapplications.
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