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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Nonparametric Learning

verfasst von : Geoff Dougherty

Erschienen in: Pattern Recognition and Classification

Verlag: Springer New York

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Abstract

With parametric methods, the forms of the underlying density functions are known, and are generally taken as Gaussian. However, these parametric forms do not always fit the probability densities encountered in practice. Most of the classical parametric densities are unimodal, whereas many practical problems involve multimodal densities. For arbitrary distributions of unknown densities, nonparametric methods need to be employed.

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Literatur
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Widrow, B., Hoff, M.E.: Adaptive switching circuits. In 1960 IRE WESCON Convention Record, part 4, pp. 96–104. IRE, New York (1960)
Metadaten
Titel
Nonparametric Learning
verfasst von
Geoff Dougherty
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer New York
Buch
Pattern Recognition and Classification

Print ISBN: 978-1-4614-5322-2

Electronic ISBN: 978-1-4614-5323-9

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4614-5323-9_6

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    Bildnachweise