Kernel Methods for Pattern Analysis

Idioma: inglés

Editorial: Cambridge University Press, GB, 2004

0521813972 / 9780521813976

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Kernel methods provide a powerful and unified framework for pattern discovery, motivating algorithms that can act on general types of data (e.g. strings, vectors or text) and look for general types of relations (e.g. rankings, classifications, regressions, clusters). The application areas range from neural networks and pattern recognition to machine learning and data mining. This book, developed from lectures and tutorials, fulfils two major roles: firstly it provides practitioners with a large toolkit of algorithms, kernels and solutions ready to use for standard pattern discovery problems in fields such as bioinformatics, text analysis, image analysis. Secondly it provides an easy introduction for students and researchers to the growing field of kernel-based pattern analysis, demonstrating with examples how to handcraft an algorithm or a kernel for a new specific application, and covering all the necessary conceptual and mathematical tools to do so.

N° de ref. del artículo LU-9780521813976

Título
Kernel Methods for Pattern Analysis
Autor
John Shawe-Taylor, Nello Cristianini
Editorial
Cambridge University Press, GB
Año de publicación
2004
Estado
New
Encuadernación
Hardback
Idioma
inglés
ISBN 10
0521813972
ISBN 13
9780521813976
Peso del artículo
1000 gramos

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