Книги з теми "Nearest neighbor analysis (Statistics)"

Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Nearest neighbor analysis (Statistics).

Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями

Оберіть тип джерела:

Ознайомтеся з топ-22 книг для дослідження на тему "Nearest neighbor analysis (Statistics)".

Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.

Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.

Переглядайте книги для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.

1

A spatial analysis of artifact distribution on a Boreal forest archaeological site. Edmonton, Alta: Alberta Culture, 1985.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
2

Weber, Roger. Similarity search in high dimensional vector spaces. Berlin: Aka, 2001.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
3

Kramer, Oliver. Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
4

Die Verteilung von Steinartefakten in Grabungsflächen: Ein Modell zur Organisation alt- und mittelsteinzeitlicher Siedlungsplätze. Tübingen: Archaeologica Venatoria, 1985.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
5

Manolopoulos, Yannis, and Apostolos N. N. Papadopoulos. Nearest Neighbor Search : : A Database Perspective. Springer, 2010.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
6

V, Dasarathy Belur, ed. Nearest neighbor (NN) norms: Nn pattern classification techniques. Los Alamitos, Calif: IEEE Computer Society Press, 1991.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
7

Papadopoulos, Apostolos N., and Yannis Manolopoulos. Nearest Neighbor Search : : A Database Perspective. Springer London, Limited, 2006.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
8

Dasarathy, Belur V. Nearest Neighbor: Pattern Classification Techniques (Nn Norms : Nn Pattern Classification Techniques). Ieee Computer Society, 1990.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
9

Flores-Roux, Ernesto M. Estimation of the nearest neighbor distribution for spatial point processes. 1993.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
10

Dietterich, Thomas G., Gregory Shakhnarovich, Trevor Darrell, Piotr Indyk, and Michael I. Jordan. Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision: Theory and Practice. MIT Press, 2006.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
11

Nearest-neighbor methods in learning and vision: Theory and practice. Cambridge, MA: MIT Press, 2006.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
12

Dietterich, Thomas G., Gregory Shakhnarovich, Trevor Darrell, Piotr Indyk, and Michael I. Jordan. Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision: Theory and Practice. MIT Press, 2006.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
13

Shakhnarovich, Gregory, Trevor Darrell, and Piotr Indyk. Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision: Theory and Practice. MIT Press, 2018.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
14

Nearest Neighbor Search: A Database Perspective (Series in Computer Science). Springer, 2004.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
15

Bhatti, Aman Ullah. Application of geostatistics and nearest neighbor analysis methods to statistical analysis of field experiments. 1990.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
16

Krämer, Oliver. Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors. Springer Berlin / Heidelberg, 2013.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
17

(Editor), Gregory Shakhnarovich, Trevor Darrell (Editor), and Piotr Indyk (Editor), eds. Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision: Theory and Practice (Neural Information Processing). The MIT Press, 2006.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
18

Kramer, Oliver. Dimensionality Reduction with Unsupervised Nearest Neighbors. Springer, 2016.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
19

Devroye, Luc, and Gérard Biau. Lectures on the Nearest Neighbor Method. Springer, 2015.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
20

Devroye, Luc, and Gérard Biau. Lectures on the Nearest Neighbor Method. Springer, 2015.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
21

Devroye, Luc, and Gérard Biau. Lectures on the Nearest Neighbor Method. Springer, 2019.

Знайти повний текст джерела
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
22

Baillo, Amparo, Antonio Cuevas, and Ricardo Fraiman. Classification methods for functional data. Edited by Frédéric Ferraty and Yves Romain. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199568444.013.10.

Повний текст джерела
Анотація:
This article reviews the literature concerning supervised and unsupervised classification of functional data. It first explains the meaning of unsupervised classification vs. supervised classification before discussing the supervised classification problem in the infinite-dimensional case, showing that its formal statement generally coincides with that of discriminant analysis in the classical multivariate case. It then considers the optimal classifier and plug-in rules, empirical risk and empirical minimization rules, linear discrimination rules, the k nearest neighbor (k-NN) method, and kernel rules. It also describes classification based on partial least squares, classification based on reproducing kernels, and depth-based classification. Finally, it examines unsupervised classification methods, focusing on K-means for functional data, K-means for data in a Hilbert space, and impartial trimmed K-means for functional data. Some practical issues, in particular real-data examples and simulations, are reviewed and some selected proofs are given.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
Ми пропонуємо знижки на всі преміум-плани для авторів, чиї праці увійшли до тематичних добірок літератури. Зв'яжіться з нами, щоб отримати унікальний промокод!

До бібліографії