Kernel Methods and Machine Learning

S. Y. Kung

7 évaluations par Goodreads

Langue : anglais

Edité par Cambridge University Press, GB, 2014

110702496X / 9781107024960

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Offering a fundamental basis in kernel-based learning theory, this book covers both statistical and algebraic principles. It provides over 30 major theorems for kernel-based supervised and unsupervised learning models. The first of the theorems establishes a condition, arguably necessary and sufficient, for the kernelization of learning models. In addition, several other theorems are devoted to proving mathematical equivalence between seemingly unrelated models. With over 25 closed-form and iterative algorithms, the book provides a step-by-step guide to algorithmic procedures and analysing which factors to consider in tackling a given problem, enabling readers to improve specifically designed learning algorithms, build models for new applications and develop efficient techniques suitable for green machine learning technologies. Numerous real-world examples and over 200 problems, several of which are Matlab-based simulation exercises, make this an essential resource for graduate students and professionals in computer science, electrical and biomedical engineering. Solutions to problems are provided online for instructors.

N° de réf. du vendeur LU-9781107024960

Titre
Kernel Methods and Machine Learning
Auteur
S. Y. Kung
Éditeur
Cambridge University Press, GB
Année de publication
2014
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
110702496X
ISBN à 13 chiffres
9781107024960
Poids de l'article
1 350 grammes

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