CONTENIDO: Introduction
Bayesian Decision theory
Maximum-Likelihood and Bayesian Parameter estimation
Nonparametric techniques
Linear discriminant functios
Multilayer neural networks
Stochastic methods
Nonmetric methods
Algorithm-independent machine learning
Unsupervised learning and clustering
Mathematical foundations
Index
Resumen
La primera edición, publicada en 1973, se ha convertido en una referencia clásica en el campo. Ahora, con la segunda edición, el lector podrá encontrar información sobre los principales temas nuevos, como las redes neuronales y el reconocimiento estadístico de patrones, la teoría del aprendizaje automático, y la teoría de invariantes. También se incluyen ejemplos prácticos, comparaciones entre diferentes métodos extensivos, gráficos, ejercicios de ampliación y temas informáticos del proyecto.
