LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINES

Langue : anglais

Edité par World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG, 2002

9812381511 / 9789812381514

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This book focuses on Least Squares Support Vector Machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations from optimization theory. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is discussed, together with methods for imposing sparseness and employing robust statistics.The framework is further extended towards unsupervised learning by considering PCA analysis and its kernel version as a one-class modelling problem. This leads to new primal-dual support vector machine formulations for kernel PCA and kernel CCA analysis. Furthermore, LS-SVM formulations are given for recurrent networks and control. In general, support vector machines may pose heavy computational challenges for large data sets. For this purpose, a method of fixed size LS-SVM is proposed where the estimation is done in the primal space in relation to a Nyström sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples.…

N° de réf. du vendeur LU-9789812381514

Titre
LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINES
Auteur
Johan A K Suykens, Bart De Moor, Tony Van Gestel, Jos De Brabanter, Joos Vandewalle
Éditeur
World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG
Année de publication
2002
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
9812381511
ISBN à 13 chiffres
9789812381514
Dimensions
15.24 x 1.91 x 22.86 cm

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