Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Many modern methods for prediction leverage nearest neighbor search to find past training examples most similar to a test example, an idea that dates back in text to at least the 11th century and has stood the test of time. This monograph explains the success of these methods, both in theory, covering foundational nonasymptotic statistical guarantees on nearest-neighbor-based regression and classification, and in practice, gathering prominent methods for approximate nearest neighbor search that have been essential to scaling prediction systems reliant on nearest neighbor analysis to handle massive datasets. Furthermore, it looks at connections to learning distances for use with nearest neighbor methods, including how random decision trees and ensemble methods learn nearest neighbor structure, as well as recent developments in crowdsourcing and graphons.