Das Buch "Novel Fisher Subspace based Classifiers" bietet eine umfassende Einführung in neuartige Klassifikatoren, die auf einem innovativen Ansatz zur Schätzung des Fisher-Subraums basieren. Es behandelt verschiedene Klassifikationsaufgaben und demonstriert die Qualität dieser Methoden. Die vorgestellten Klassifikatoren sind darauf ausgelegt, spezifische Herausforderungen in der Datenklassifikation zu bewältigen, darunter die Handhabung unbalancierter Klassen und die Lösung des Problems kleiner Stichprobengrössen. Darüber hinaus wird gezeigt, wie diese Klassifikatoren mit hochdimensionalen Daten umgehen und Klassifikationsaufgaben bewältigen, bei denen die Dimension des Raums nahezu der Anzahl der Trainingsdaten entspricht. Ein weiteres Ziel ist es, die Einschränkung der linearen Trennbarkeit zu lockern, um Überanpassungsprobleme zu reduzieren. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Studierende im Bereich Technik und IT, die sich mit modernen Klassifikationsmethoden auseinandersetzen möchten.