Advances in Proximal Kernel Classifiers

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2012, 2012

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The book describes the development and performance of proximal classifiers, a class of kernel-based regularized mean square error type classifier that learns within the penalized modeling paradigm. The name proximal classifier indicates the fact of classification of a test pattern by its proximity either to a hyperplane or to a class centroid. The basic idea of the nonparallel plane classifier is to model each class of data by fitting separate hyperplane through it. A computationally efficient binary Nonparallel Plane Proximal Classifier (NPPC) is described in detail along with its nonlinear extension. NPPC is also extended to classify multiclass data. A new approach of multiclass data classification through vector-valued regression technique by the proximity to a class centroid is described in detail. These classifiers are applied to discriminate cancerous tissue samples from gene microarray data. The book provides a complete literature survey in the field of Support Vector Machine (SVM). It includes mathematical models, detailed solution procedures and algorithms of the different proximal classifiers with hands-on examples and well-documented MATLAB programs. 244 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783659278365

Título
Advances in Proximal Kernel Classifiers
Autor
Santanu Ghorai
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2012
Año de publicación
2012
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
365927836X
ISBN 13
9783659278365
Peso del artículo
381 gramos
Dimensiones
220x150x15 mm

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