Kernel-based Data Fusion for Machine Learning: Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining (Studies in Computational Intelligence, 345)

Yu, Shi; Tranchevent, Léon-Charles; Moor, Bart; Moreau, Yves

ISBN 10: 3642194052 ISBN 13: 9783642194054
Edité par Springer, 2011
Neuf(s) Couverture rigide

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Synopsis :

Data fusion problems arise in many different fields. This book provides a specific introduction to solve data fusion problems using support vector machines. The reader will require a good knowledge of data mining, machine learning and linear algebra.

Présentation de l'éditeur:

Data fusion problems arise in many different fields. This book provides a specific introduction to solve data fusion problems using support vector machines. The reader will require a good knowledge of data mining, machine learning and linear algebra.

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Détails bibliographiques

Titre : Kernel-based Data Fusion for Machine ...
Éditeur : Springer
Date d'édition : 2011
Reliure : Couverture rigide
Etat : New

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Tranchevent, Léon-Charles
Edité par J.B. Metzler, 2011
ISBN 10 : 3642194052 ISBN 13 : 9783642194054
Ancien ou d'occasion Couverture rigide

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Shi Yu|Léon-Charles Tranchevent|Bart Moor|Yves Moreau
Edité par Springer Berlin Heidelberg, 2011
ISBN 10 : 3642194052 ISBN 13 : 9783642194054
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Shi Yu (u. a.)
Edité par Springer, 2011
ISBN 10 : 3642194052 ISBN 13 : 9783642194054
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Buch. Etat : Neu. Kernel-based Data Fusion for Machine Learning | Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining | Shi Yu (u. a.) | Buch | xiv | Englisch | 2011 | Springer | EAN 9783642194054 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 107064440

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Shi Yu
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Buch. Etat : Neu. Neuware -Data fusion problems arise frequently in many different fields. This book provides a specific introduction to data fusion problems using support vector machines. In the first part, this book begins with a brief survey of additive models and Rayleigh quotient objectives in machine learning, and then introduces kernel fusion as the additive expansion of support vector machines in the dual problem. The second part presents several novel kernel fusion algorithms and some real applications in supervised and unsupervised learning. The last part of the book substantiates the value of the proposed theories and algorithms in MerKator, an open software to identify disease relevant genes based on the integration of heterogeneous genomic data sources in multiple species.The topics presented in this book are meant for researchers or students who use support vector machines. Several topics addressed in the book may also be interesting to computational biologists who want to tackle data fusion challenges in real applications. The background required of the reader is a good knowledge of data mining, machine learning and linear algebra.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 228 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642194054

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Edité par Springer Berlin Heidelberg, 2011
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Data fusion problems arise frequently in many different fields. This book provides a specific introduction to data fusion problems using support vector machines. In the first part, this book begins with a brief survey of additive models and Rayleigh quotient objectives in machine learning, and then introduces kernel fusion as the additive expansion of support vector machines in the dual problem. The second part presents several novel kernel fusion algorithms and some real applications in supervised and unsupervised learning. The last part of the book substantiates the value of the proposed theories and algorithms in MerKator, an open software to identify disease relevant genes based on the integration of heterogeneous genomic data sources in multiple species. The topics presented in this book are meant for researchers or students who use support vector machines. Several topics addressed in the book may also be interesting to computational biologists who want to tackle data fusion challenges in real applications. The background required of the reader is a good knowledge of data mining, machine learning and linear algebra. N° de réf. du vendeur 9783642194054

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Shi Yu
ISBN 10 : 3642194052 ISBN 13 : 9783642194054
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data fusion problems arise frequently in many different fields. This book provides a specific introduction to data fusion problems using support vector machines. In the first part, this book begins with a brief survey of additive models and Rayleigh quotient objectives in machine learning, and then introduces kernel fusion as the additive expansion of support vector machines in the dual problem. The second part presents several novel kernel fusion algorithms and some real applications in supervised and unsupervised learning. The last part of the book substantiates the value of the proposed theories and algorithms in MerKator, an open software to identify disease relevant genes based on the integration of heterogeneous genomic data sources in multiple species. The topics presented in this book are meant for researchers or students who use support vector machines. Several topics addressed in the book may also be interesting to computational biologists who want to tackle data fusion challenges in real applications. The background required of the reader is a good knowledge of data mining, machine learning and linear algebra. 228 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642194054

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Yu, Shi; Tranchevent, Léon-Charles; Moor, Bart; Moreau, Yves
Edité par Springer, 2011
ISBN 10 : 3642194052 ISBN 13 : 9783642194054
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Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis

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Edité par Springer, 2011
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Shi Yu/ Léon-Charles Tranchevent/ Bart Moor/ Yves Moreau
Edité par Springer, 2011
ISBN 10 : 3642194052 ISBN 13 : 9783642194054
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Hardcover. Etat : Brand New. 212 pages. 9.25x6.25x0.25 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-3642194052

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