Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond (Adaptive Computation and Machine Learning Series)

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9780262194754: Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond (Adaptive Computation and Machine Learning Series)
Review:

"Interesting and original. Learning with Kernels will make a fine textbook on this subject."--Grace Wahba, Bascom Professor of Statistics, University of Wisconsin Madison "This splendid book fills the need for a comprehensive treatment of kernel methods and support vector machines. It collects results, theorems, and discussions from disparate sources into one very accessible exposition. I am particularly impressed that the authors have included problem sets at the end of each chapter; such problems are not easy to construct, but add significantly to the value of the book for the student audience."--Chris J. C. Burges, Microsoft Research

From the Publisher:

In the 1990s, a new type of learning algorithm was developed, based on results from statistical learning theory: the Support Vector Machine (SVM). This gave rise to a new class of theoretically elegant learning machines that use a central concept of SVMs -- -kernels--for a number of learning tasks. Kernel machines provide a modular framework that can be adapted to different tasks and domains by the choice of the kernel function and the base algorithm. They are replacing neural networks in a variety of fields, including engineering, information retrieval, and bioinformatics.Learning with Kernels provides an introduction to SVMs and related kernel methods. Although the book begins with the basics, it also includes the latest research. It provides all of the concepts necessary to enable a reader equipped with some basic mathematical knowledge to enter the world of machine learning using theoretically well-founded yet easy-to-use kernel algorithms and to understand and apply the powerful algorithms that have been developed over the last few years.

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Scholkopf, Bernhard; Smola, Alexander J.; Schalkopf, Bernhard
Editorial: MIT Press (2002)
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Editorial: MIT Press Ltd
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Descripción MIT Press Ltd. Hardback. Estado de conservación: new. BRAND NEW, Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization and beyond, Bernhard Scholkopf, Alexander J. Smola, In the 1990s, a new type of learning algorithm was developed, based on results from statistical learning theory: the Support Vector Machine (SVM). This gave rise to a new class of theoretically elegant learning machines that use a central concept of SVMs -- -kernels--for a number of learning tasks. Kernel machines provide a modular framework that can be adapted to different tasks and domains by the choice of the kernel function and the base algorithm. They are replacing neural networks in a variety of fields, including engineering, information retrieval, and bioinformatics. Learning with Kernels provides an introduction to SVMs and related kernel methods. Although the book begins with the basics, it also includes the latest research. It provides all of the concepts necessary to enable a reader equipped with some basic mathematical knowledge to enter the world of machine learning using theoretically well-founded yet easy-to-use kernel algorithms and to understand and apply the powerful algorithms that have been developed over the last few years. Nº de ref. de la librería B9780262194754

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Editorial: The MIT Press (2001)
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Editorial: Cumberland, Rhode Island, U.S.A.: Mit Pr (2001)
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Descripción Cumberland, Rhode Island, U.S.A.: Mit Pr, 2001. Hardcover. Estado de conservación: New. Ship out 1-2 business day,Brand new,US edition, Free tracking number usually 2-4 biz days delivery to worldwide Same shipping fee with US, Canada,Europe country, Australia, item will ship out from either LA or Asia,c. Nº de ref. de la librería ABE-7728052087

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Editorial: The MIT Press (2001)
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Descripción The MIT Press, 2001. Estado de conservación: New. Brand New, Unread Copy in Perfect Condition. A+ Customer Service! Summary: "Interesting and original. Learning with Kernels will make a fine textbook on thissubject."--Grace Wahba, Bascom Professor of Statistics, University of Wisconsin Madison. Nº de ref. de la librería ABE_book_new_0262194759

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Editorial: The MIT Press (2001)
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