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Support Vector Machines for Pattern Classification
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Support Vector Machines for Pattern Classification
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A guide on the use of SVMs in pattern classification, including a rigorous performance comparison of classifiers and regressors. The book presents architectures for multiclass classification and function approximation problems, as well as evaluation criteria for classifiers and regressors. Features: Clarifies the characteristics of two-class SVMs; Discusses kernel methods for improving the generalization ability of neural networks and fuzzy systems; Contains ample illustrations and examples; Includes performance evaluation using publicly available data sets; Examines Mahalanobis kernels, empirical feature space, and the effect of model selection by cross-validation; Covers sparse SVMs, learning using privileged information, semi-supervised learning, multiple classifier systems, and multiple kernel learning; Explores incremental training based batch training and active-set training methods, and decomposition techniques for linear programming SVMs; Discusses variable selection for support vector regressors.
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Autore:
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Anno edizione:2016
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Editore:
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Formato:
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Lingua:Inglese
Compatibilità:
Tutti i dispositivi (eccetto Kindle) Scopri di più
Layout:
Reflowable
EAN:
9781849960984
Formato:
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