Originally formulated for two-class classification problems, support vector machines (SVMs) are now accepted as powerful tools for developing pattern classification and function approximation systems. Recent developments in kernel-based methods include kernel classifiers and regressors and their variants, advancements in generalization theory, and various feature selection and extraction methods.

Providing a unique perspective on the state of the art in SVMs, with a particular focus on classification, this thoroughly updated new edition includes a more rigorous performance comparison of classifiers and regressors. In addition to presenting various useful architectures for multiclass classification and function approximation problems, the book now also investigates evaluation criteria for classifiers and regressors.

Topics and Features:

Clarifies the characteristics of two-class SVMs through extensive analysis

Discusses kernel methods for improving the generalization ability of conventional neural networks and fuzzy systems

Contains ample illustrations, examples and computer experiments to help readers understand the concepts and their usefulness

Includes performance evaluation using publicly available two-class data sets, microarray sets, multiclass data sets, and regression data sets (NEW)

Examines Mahalanobis kernels, empirical feature space, and the effect of model selection by cross-validation (NEW)

Covers sparse SVMs, an approach to learning using privileged information, semi-supervised learning, multiple classifier systems, and multiple kernel learning (NEW)

Explores incremental training based batch training and active-set training methods, together with decomposition techniques for linear programming SVMs (NEW)

Provides a discussion on variable selection for support vector regressors (NEW)

An essential guide on the use of SVMs in pattern classification, this comprehensive resource will be of interest to researchers and postgraduate students, as well as professional developers.

Dr. Shigeo Abe is a Professor at Kobe University, Graduate School of Engineering. He is the author of the Springer titles Neural Networks and Fuzzy Systems and Pattern Classification: Neuro-fuzzy Methods and Their Comparison.

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Informazioni sul diritto di recesso

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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

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Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.

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In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

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Support Vector Machines for Pattern Classification

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