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9780262546591 - Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms di Herbrich, Ralf (22 risultati)
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.
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Learning Kernel Classifiers : Theory and Algorithms
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, U.S.A.
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EUR 64,43
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Learning Kernel Classifiers : Theory and Algorithms
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Learning Kernel Classifiers
Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Learning Kernel Classifiers : Theory and Algorithms
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 81,17
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Learning Kernel Classifiers : Theory and Algorithms
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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EUR 77,49
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.
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EUR 102,52
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms
Da: Revaluation Books, Exeter, Regno Unito
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Learning Kernel Classifiers
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 74,01
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Learning Kernel Classifiers
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Learning Kernel Classifiers
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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EUR 71,22
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning series)
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms
Da: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Regno Unito
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Aggiungi al carrelloCondizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. An overview of the theory and application of kernel classification methods.Linear classifiers in kernel spaces have emerged as a major topic within the field of machine learning. The kernel technique takes the linear classifier&mdasha limite.
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Learning Kernel Classifiers | Theory and Algorithms | Ralf Herbrich | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2022 | MIT Press | EAN 9780262546591 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - An overview of the theory and application of kernel classification methods.Linear classifiers in kernel spaces have emerged as a major topic within the field of machine learning. The kernel technique takes the linear classifiera limited, but well-established and comprehensively studied modeland extends its applicability to a wide range of nonlinear pattern-recognition tasks such as natural language processing, machine vision, and biological sequence analysis. This book provides the first comprehensive overview of both the theory and algorithms of kernel classifiers, including the most recent developments. It begins by describing the major algorithmic advances: kernel perceptron learning, kernel Fisher discriminants, support vector machines, relevance vector machines, Gaussian processes, and Bayes point machines. Then follows a detailed introduction to learning theory, including VC and PAC-Bayesian theory, data-dependent structural risk minimization, and compression bounds. Throughout, the book emphasizes the interaction between theory and algorithms: how learning algorithms work and why. The book includes many examples, complete pseudo code of the algorithms presented, and an extensive source code library.
