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Synopsis
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.
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Naiyang Deng, Yingjie Tian, Chunhua Zhang
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Support Vector Machines : Optimization Based Theory, Algorithms, and Extensions
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Chapman and Hall/CRC, 2012
ISBN 10 : 143985792X
ISBN 13 : 9781439857922
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Support Vector Machines: Optimization Based Theory, Algorithms, and Extensions (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)
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Chapman and Hall/CRC, 2012
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Taylor & Francis Group, 2012
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