Kernel Methods and Machine Learning

S. Y. Kung

7 valoraciones de Goodreads

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, GB, 2014

110702496X / 9781107024960

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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.…

N° de ref. del artículo LU-9781107024960

Título
Kernel Methods and Machine Learning
Autor
S. Y. Kung
Editorial
Cambridge University Press, GB
Año de publicación
2014
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
110702496X
ISBN 13
9781107024960
Peso del artículo
1350 gramos

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