Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Perception as Bayesian Inference

Name: Perception as Bayesian Inference
Brand: Cambridge University Press
SKU: 02031754
Price: 201.14 EUR
Availability: InStock
Author: David C. Knill
ISBN: 9780521461092

David C. Knill

Whitman Richards

Език

Английски език

Книга С твърди корици

Код Либристо: 02031754

Издателство Cambridge University Press, септември 1996

Bayesian probability theory has emerged not only as a powerful tool for building computational theor... Цялото описание

Код Либристо: 02031754

487 b

201.14 €

393.39 лв

Външен склад Изпращаме след 10-18 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Kasper Putschenelle Johs. E. Rabe

С меки корици

33.04 € 64.63 лв

L'Esploratore del Duce. Volume II. Le Avventure Di Giuseppe Tucci E La Politica Italiana in Oriente Da Mussolini a Andreotti. Con Il Carteggio Di Giul Enrica Garzilli

С меки корици

61.08 € 119.46 лв

Bayesian probability theory has emerged not only as a powerful tool for building computational theories of vision, but also as a general paradigm for studying human visual perception. This 1996 book provides an introduction to and critical analysis of the Bayesian paradigm. Leading researchers in computer vision and experimental vision science describe general theoretical frameworks for modelling vision, detailed applications to specific problems and implications for experimental studies of human perception. The book provides a dialogue between different perspectives both within chapters, which draw on insights from experimental and computational work, and between chapters, through commentaries written by the contributors on each others' work. Students and researchers in cognitive and visual science will find much to interest them in this thought-provoking collection.