Least Squares Support Vector Machines
Lingua: inglese
Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG, 2002
- Rilegato
- Nuovo
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This book focuses on Least Squares Support Vector Machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations from optimization theory. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is discussed, together with methods for imposing sparseness and employing robust statistics.The framework is further extended towards unsupervised learning by considering PCA analysis and its kernel version as a one-class modelling problem. This leads to new primal-dual support vector machine formulations for kernel PCA and kernel CCA analysis. Furthermore, LS-SVM formulations are given for recurrent networks and control. In general, support vector machines may pose heavy computational challenges for large data sets. For this purpose, a method of fixed size LS-SVM is proposed where the estimation is done in the primal space in relation to a Nyström sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples.…
Codice articolo LU-9789812381514
- Titolo
- Least Squares Support Vector Machines
- Autore
- Johan A K Suykens, Bart De Moor, Tony Van Gestel, Jos De Brabanter, Joos Vandewalle
- Editore
- World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG
- Anno di pubblicazione
- 2002
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9812381511
- ISBN 13
- 9789812381514
- Dimensioni
- 15.24 x 1.91 x 22.86 cm
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