Support Vector Machines : Optimization Based Theory, Algorithms, and Extensions
Lingua: inglese
Editore: Chapman And Hall/CRC, 2013
Serie: Libro 28 di 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Enabling a sound understanding of SVMs, this book gives readers the tools to solve real-world problems using SVMs. It presents an accessible treatment of the two main components of SVMs-classification problems and regression problems. The authors emphasize the close connection between optimization theory and SVMs since optimization is one of the pillars on which SVMs are built. They construct SVMs for semi-supervised, knowledge-based, and robust classification problems. They also cover SVMs for Universum, privileged, multi-class, multi-instance, and multi-label classification problems.
Codice articolo 9781439857922
- Titolo
- Support Vector Machines : Optimization Based Theory, Algorithms, and Extensions
- Autore
- Yingjie Tian
- Editore
- Chapman And Hall/CRC
- Anno di pubblicazione
- 2013
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 143985792X
- ISBN 13
- 9781439857922
- Peso dell'articolo
- 710 grammi
- Dimensioni
- 240x161x24 mm
- Serie
- Libro 28 di 56: Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
Support Vector Machines: Optimization Based Theory, Algorithms, and Extensions presents an accessible treatment of the two main components of support vector machines (SVMs)―classification problems and regression problems. The book emphasizes the close connection between optimization theory and SVMs since optimization is one of the pillars on which SVMs are built.
The authors share insight on many of their research achievements. They give a precise interpretation of statistical leaning theory for C-support vector classification. They also discuss regularized twin SVMs for binary classification problems, SVMs for solving multi-classification problems based on ordinal regression, SVMs for semi-supervised problems, and SVMs for problems with perturbations.
To improve readability, concepts, methods, and results are introduced graphically and with clear explanations. For important concepts and algorithms, such as the Crammer-Singer SVM for multi-class classification problems, the text provides geometric interpretations that are not depicted in current literature.
Enabling a sound understanding of SVMs, this book gives beginners as well as more experienced researchers and engineers the tools to solve real-world problems using SVMs.
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