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Sinopsis
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.
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Acerca del autor
S. Y. Kung is a Professor in the Department of Electrical Engineering at Princeton University. His research areas include VLSI array/parallel processors, system modeling and identification, wireless communication, statistical signal processing, multimedia processing, sensor networks, bioinformatics, data mining and machine learning.
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Kernel Methods and Machine Learning
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Cambridge University Press 17 A, 2014
ISBN 10: 110702496X
ISBN 13: 9781107024960
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Hardcover. Condición: Very Good. Kernel Methods and Machine Learning This book is in very good condition and will be shipped within 24 hours of ordering. The cover may have some limited signs of wear but the pages are clean, intact and the spine remains undamaged. This book has clearly been well maintained and looked after thus far. Money back guarantee if you are not satisfied. See all our books here, order more than 1 book and get discounted shipping. . Nº de ref. del artículo: 7719-9781107024960
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Kernel Methods and Machine Learning
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Cambridge University Press 01/r /17 A, 2014
ISBN 10: 110702496X
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Kernel Methods and Machine Learning
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Cambridge University Press, 2014
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Cambridge University Press, 2014
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Kernel Methods and Machine Learning
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Cambridge University Press, 2014
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ISBN 13: 9781107024960
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Condición: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,1400grams, ISBN:9781107024960. Nº de ref. del artículo: 3977670
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Kernel Methods and Machine Learning
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Cambridge University Press, 2014
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Cambridge University Press, 2014
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Kernel Methods and Machine Learning
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Cambridge University Press, GB, 2014
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Hardback. Condición: New. 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. Nº de ref. del artículo: LU-9781107024960
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Kernel Methods and Machine Learning (Hardcover)
Publicado por
Cambridge University Press, Cambridge, 2014
ISBN 10: 110702496X
ISBN 13: 9781107024960
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. 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. Containing numerous algorithms and major theorems, this step-by-step guide covers the fundamentals of kernel-based learning theory. Including over two hundred problems and real-world examples, it is an essential resource for graduate students and professionals in computer science, electrical and biomedical engineering. Solutions to problems are provided online for instructors. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9781107024960
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Kernel Methods and Machine Learning
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Cambridge University Press, 2014
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Containing numerous algorithms and major theorems, this step-by-step guide covers the fundamentals of kernel-based learning theory. Including over two hundred problems and real-world examples, it is an essential resource for graduate students and profession. Nº de ref. del artículo: 5994623
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