Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg, 2006
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Reports recent research results on Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data SetsA book about (machine) learning from (experimental) data This is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised an.
Codice articolo 4887602
- Titolo
- Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
- Autore
- Te-Ming Huang|Vojislav Kecman|Ivica Kopriva
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Gebunden
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540316817
- ISBN 13
- 9783540316817
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
This is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
"Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets" is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets by using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.
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moluna
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