Support Vector Machines for Pattern Classification: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition, Second Edition - Couverture souple
Livre 13 sur 86: Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
Synopsis
Support Vector Machines are popular because of their high classification importance; this is the first book to focus the discussions on SVMs specifically to pattern classification.
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Présentation de l'éditeur
This guide on the use of SVMs in pattern classification includes a rigorous performance comparison of classifiers and regressors. The book takes the unique approach of focusing on classification rather than covering the theoretical aspects of SVMs.
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Support Vector Machines for Pattern Classification (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)
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Support Vector Machines for Pattern Classification
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A guide on the use of SVMs in pattern classification, including a rigorous performance comparison of classifiers and regressors. The book presents architectures for multiclass classification and function approximation problems, as well as evaluation criteria for classifiers and regressors. Features: Clarifies the characteristics of two-class SVMs; Discusses kernel methods for improving the generalization ability of neural networks and fuzzy systems; Contains ample illustrations and examples; Includes performance evaluation using publicly available data sets; Examines Mahalanobis kernels, empirical feature space, and the effect of model selection by cross-validation; Covers sparse SVMs, learning using privileged information, semi-supervised learning, multiple classifier systems, and multiple kernel learning; Explores incremental training based batch training and active-set training methods, and decomposition techniques for linear programming SVMs; Discusses variable selection for support vector regressors. 492 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447125488
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. A comprehensive resource for the use of Support Vector Machines in Pattern ClassificationTakes the unique approach of focussing on classification rather than covering the theoretical aspects of Support Vector MachinesIncludes application of. N° de réf. du vendeur 4184491
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A guide on the use of SVMs in pattern classification, including a rigorous performance comparison of classifiers and regressors. The book presents architectures for multiclass classification and function approximation problems, as well as evaluation criteria for classifiers and regressors. Features: Clarifies the characteristics of two-class SVMs; Discusses kernel methods for improving the generalization ability of neural networks and fuzzy systems; Contains ample illustrations and examples; Includes performance evaluation using publicly available data sets; Examines Mahalanobis kernels, empirical feature space, and the effect of model selection by cross-validation; Covers sparse SVMs, learning using privileged information, semi-supervised learning, multiple classifier systems, and multiple kernel learning; Explores incremental training based batch training and active-set training methods, and decomposition techniques for linear programming SVMs; Discusses variable selection for support vector regressors.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 492 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781447125488
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A guide on the use of SVMs in pattern classification, including a rigorous performance comparison of classifiers and regressors. The book presents architectures for multiclass classification and function approximation problems, as well as evaluation criteria for classifiers and regressors. Features: Clarifies the characteristics of two-class SVMs; Discusses kernel methods for improving the generalization ability of neural networks and fuzzy systems; Contains ample illustrations and examples; Includes performance evaluation using publicly available data sets; Examines Mahalanobis kernels, empirical feature space, and the effect of model selection by cross-validation; Covers sparse SVMs, learning using privileged information, semi-supervised learning, multiple classifier systems, and multiple kernel learning; Explores incremental training based batch training and active-set training methods, and decomposition techniques for linear programming SVMs; Discusses variable selection for support vector regressors. N° de réf. du vendeur 9781447125488
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