Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond (Adaptive Computation and Machine Learning)

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9780262194754: Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond (Adaptive Computation and Machine Learning)

In the 1990s, a new type of learning algorithm was developed, based on results from statistical learning theory: the Support Vector Machine (SVM). This gave rise to a new class of theoretically elegant learning machines that use a central concept of SVMs -- -kernels--for a number of learning tasks. Kernel machines provide a modular framework that can be adapted to different tasks and domains by the choice of the kernel function and the base algorithm. They are replacing neural networks in a variety of fields, including engineering, information retrieval, and bioinformatics.

Learning with Kernels provides an introduction to SVMs and related kernel methods. Although the book begins with the basics, it also includes the latest research. It provides all of the concepts necessary to enable a reader equipped with some basic mathematical knowledge to enter the world of machine learning using theoretically well-founded yet easy-to-use kernel algorithms and to understand and apply the powerful algorithms that have been developed over the last few years.

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About the Author:

Bernhard Schölkopf is Professor and Director at the Max Planck Institute for Biological Cybernetics in Tübingen, Germany. He is coauthor of Learning with Kernels (2002) and is a coeditor of Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning (1998), Advances in Large-Margin Classifiers (2000), and Kernel Methods in Computational Biology (2004), all published by the MIT Press.



Alexander J. Smola is Senior Principal Researcher and Machine Learning Program Leader at National ICT Australia/Australian National University, Canberra.

Review:

Interesting and original. Learning with Kernels will make a fine textbook on this subject.

(Grace Wahba, Bascom Professor of Statistics, University of Wisconsin Madison)

This splendid book fills the need for a comprehensive treatment of kernel methods and support vector machines. It collects results, theorems, and discussions from disparate sources into one very accessible exposition. I am particularly impressed that the authors have included problem sets at the end of each chapter; such problems are not easy to construct, but add significantly to the value of the book for the student audience.

(Chris J. C. Burges, Microsoft Research)

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1.

Scholkopf, Bernhard; Smola, Alexander J.
Editore: MIT Press Ltd (2001)
ISBN 10: 0262194759 ISBN 13: 9780262194754
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Descrizione libro MIT Press Ltd, 2001. Condizione libro: New. 2001. 1st. Hardcover. A comprehensive introduction to Support Vector Machines and related kernel methods. Series: Adaptive Computation and Machine Learning Series. Num Pages: 648 pages, 138 illus. BIC Classification: UN; UYA. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 255 x 211 x 38. Weight in Grams: 1530. . . . . . . Codice libro della libreria V9780262194754

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Scholkopf, Bernhard
Editore: MIT Press (2002)
ISBN 10: 0262194759 ISBN 13: 9780262194754
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Bernhard Schlkopf
ISBN 10: 0262194759 ISBN 13: 9780262194754
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Scholkopf, Bernhard; Smola, Alexander J.
Editore: MIT Press Ltd
ISBN 10: 0262194759 ISBN 13: 9780262194754
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Descrizione libro MIT Press Ltd. Condizione libro: New. 2001. 1st. Hardcover. A comprehensive introduction to Support Vector Machines and related kernel methods. Series: Adaptive Computation and Machine Learning Series. Num Pages: 648 pages, 138 illus. BIC Classification: UN; UYA. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 255 x 211 x 38. Weight in Grams: 1530. . . . . . Books ship from the US and Ireland. Codice libro della libreria V9780262194754

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Bernhard Scholkopf, Alexander J. Smola
Editore: MIT Press Ltd, United States (2002)
ISBN 10: 0262194759 ISBN 13: 9780262194754
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Descrizione libro MIT Press Ltd, United States, 2002. Hardback. Condizione libro: New. Language: English . Brand New Book. In the 1990s, a new type of learning algorithm was developed, based on results from statistical learning theory: the Support Vector Machine (SVM). This gave rise to a new class of theoretically elegant learning machines that use a central concept of SVMs -- -kernels--for a number of learning tasks. Kernel machines provide a modular framework that can be adapted to different tasks and domains by the choice of the kernel function and the base algorithm. They are replacing neural networks in a variety of fields, including engineering, information retrieval, and bioinformatics. Learning with Kernels provides an introduction to SVMs and related kernel methods. Although the book begins with the basics, it also includes the latest research. It provides all of the concepts necessary to enable a reader equipped with some basic mathematical knowledge to enter the world of machine learning using theoretically well-founded yet easy-to-use kernel algorithms and to understand and apply the powerful algorithms that have been developed over the last few years. Codice libro della libreria AAU9780262194754

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Bernhard Scholkopf
Editore: MIT Press 2002-01-22, Cambridge, MA |London (2002)
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ISBN 10: 0262194759 ISBN 13: 9780262194754
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Editore: Cumberland, Rhode Island, U.S.A.: Mit Pr (2001)
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