Kernel-based Data Fusion for Machine Learning
Idioma: inglés
Editorial: Springer Berlin Heidelberg Mrz 2011, 2011
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Data fusion problems arise frequently in many different fields. This book provides a specific introduction to data fusion problems using support vector machines. In the first part, this book begins with a brief survey of additive models and Rayleigh quotient objectives in machine learning, and then introduces kernel fusion as the additive expansion of support vector machines in the dual problem. The second part presents several novel kernel fusion algorithms and some real applications in supervised and unsupervised learning. The last part of the book substantiates the value of the proposed theories and algorithms in MerKator, an open software to identify disease relevant genes based on the integration of heterogeneous genomic data sources in multiple species. The topics presented in this book are meant for researchers or students who use support vector machines. Several topics addressed in the book may also be interesting to computational biologists who want to tackle data fusion challenges in real applications. The background required of the reader is a good knowledge of data mining, machine learning and linear algebra. 228 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783642194054
- Título
- Kernel-based Data Fusion for Machine Learning
- Autor
- Shi Yu
- Editorial
- Springer Berlin Heidelberg Mrz 2011
- Año de publicación
- 2011
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3642194052
- ISBN 13
- 9783642194054
- Peso del artículo
- 554 gramos
- Dimensiones
- 241x160x19 mm
Data fusion problems arise frequently in many different fields. This book provides a specific introduction to data fusion problems using support vector machines. In the first part, this book begins with a brief survey of additive models and Rayleigh quotient objectives in machine learning, and then introduces kernel fusion as the additive expansion of support vector machines in the dual problem. The second part presents several novel kernel fusion algorithms and some real applications in supervised and unsupervised learning. The last part of the book substantiates the value of the proposed theories and algorithms in MerKator, an open software to identify disease relevant genes based on the integration of heterogeneous genomic data sources in multiple species.
The topics presented in this book are meant for researchers or students who use support vector machines. Several topics addressed in the book may also be interesting to computational biologists who want to tackle data fusion challenges in real applications. The background required of the reader is a good knowledge of data mining, machine learning and linear algebra.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
Data fusion problems arise frequently in many different fields. This book provides a specific introduction to data fusion problems using support vector machines. In the first part, this book begins with a brief survey of additive models and Rayleigh quotient objectives in machine learning, and then introduces kernel fusion as the additive expansion of support vector machines in the dual problem. The second part presents several novel kernel fusion algorithms and some real applications in supervised and unsupervised learning. The last part of the book substantiates the value of the proposed theories and algorithms in MerKator, an open software to identify disease relevant genes based on the integration of heterogeneous genomic data sources in multiple species.
The topics presented in this book are meant for researchers or students who use support vector machines. Several topics addressed in the book may also be interesting to computational biologists who want to tackle data fusion challenges in real applications. The background required of the reader is a good knowledge of data mining, machine learning and linear algebra.
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