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Support Vector Machines: Theory and Applications: Theory and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing) - Lipo Wang
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Lipo Wang:

Support Vector Machines: Theory and Applications: Theory and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing) - Taschenbuch

2010, ISBN: 3642063683

Taschenbuch, [EAN: 9783642063688], Springer, Springer, Book, [PU: Springer], 2010-11-17, Springer, 63355011, Künstliche Intelligenz, 63336011, Informatik, 62991011, Computer & Internet, 5… Mehr…

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Taschenbuch, [EAN: 9783642063688], Springer, Springer, Book, [PU: Springer], 2010-11-17, Springer, 63355011, Künstliche Intelligenz, 63336011, Informatik, 62991011, Computer & Internet, 5… Mehr…

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Wang, Lipo (Herausgeber):
Support Vector Machines: Theory and Applications - Taschenbuch

2010

ISBN: 3642063683

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Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2005 Kartoniert / Broschiert Mathematik für Ingenieure, Informatik, Theoretische Informatik, Künstliche Intelligenz, Data Mining; Fuzzy; Kernel Ma… Mehr…

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Support Vector Machines: Theory and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing) - Taschenbuch

2010, ISBN: 3642063683

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Lipo Wang (Editor):
Support Vector Machines: Theory and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing) - Taschenbuch

2010, ISBN: 9783642063688

Gebundene Ausgabe

Springer, 2010-11-19. Softcover reprint of hardcover 1. Paperback. Used:Good., Springer, 2010-11-19

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Details zum Buch
Support Vector Machines: Theory and Applications: Theory and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing)
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

3642063683


The support vector machine (SVM) has become one of the standard tools for machine learning and data mining. This carefully edited volume presents the state of the art of the mathematical foundation of SVM in statistical learning theory, as well as novel algorithms and applications. Support Vector Machines provides a selection of numerous real-world applications, such as bioinformatics, text categorization, pattern recognition, and object detection, written by leading experts in their respective fields.

Detailangaben zum Buch - Support Vector Machines: Theory and Applications: Theory and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing)


EAN (ISBN-13): 9783642063688
ISBN (ISBN-10): 3642063683
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2010
Herausgeber: Springer

Buch in der Datenbank seit 2015-01-27T23:23:41+01:00 (Berlin)
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ISBN/EAN: 3642063683

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-642-06368-3, 978-3-642-06368-8
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: wang
Titel des Buches: computing machines, vector, the soft machine

Daten vom Verlag:

Autor/in: Lipo Wang
Titel: Studies in Fuzziness and Soft Computing; Support Vector Machines: Theory and Applications
Verlag: Springer; Springer Berlin
431 Seiten
Erscheinungsjahr: 2010-11-17
Berlin; Heidelberg; DE
Gedruckt / Hergestellt in Niederlande.
Sprache: Englisch
160,49 € (DE)
164,99 € (AT)
177,00 CHF (CH)
POD
X, 431 p.

BC; Hardcover, Softcover / Informatik, EDV/Informatik; Theoretische Informatik; Verstehen; Data Mining; Fuzzy; Kernel Machines; Pattern Recognition; Soft Computing; Statistical Learning; algorithm; algorithms; bioinformatics; cognition; learning; learning theory; machine learning; model; proving; Theory of Computation; Mathematical and Computational Engineering Applications; Artificial Intelligence; Automated Pattern Recognition; Mathematik für Ingenieure; Künstliche Intelligenz; Mustererkennung; BB; EA

From the contents: Support Vector Machines – An Introduction.- Multiple Model Estimation for Nonlinear Classification.- Componentwise Least Squares Support Vector Machines.- Active Support Vector Learning with Statistical Queries.- Local Learning vs. Global Learning: An Introduction to Maxi-Min Margin Machine.- Active-Set Methods for Support Vector Machines.- Theoretical and Practical Model Selection Methods for Support Vector Classifiers.- Adaptive Discriminant and Quasiconformal Kernel Nearest Neighbor Classification.- Improving the Performance of the Support Vector Machine: Two Geometrical Scaling Methods.- An Accelerated Robust Support Vector Machine Algorithm.- Fuzzy Support Vector Machines with Automatic Membership Setting.- Iterative Single Data Algorithm for Training Kernel Machines from Huge Data Sets: Theory and Performance.- Kernel Discriminant Learning with Application to Face Recognition.- Fast Color Texture-based Object Detection in Images: Application to License Plate Localization.
Carefully edited volume presenting the state of the art of Support Vector Machines Presents theory, algorithms and applications Includes numerous real-world applications, such as bioinformatics, text categorization, pattern recognition, and object detection

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