Kernel based algorithms mining de huang te ming (25 resultados)
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Taschenbuch. Condición: Neu. Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets | Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning | Te-Ming Huang (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Computational Intelligence | xvi | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783642068560 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Ti…ergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets' is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets by usin…g support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 'Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets' is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets…by using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction (feature elimination) and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques, the principal component analysis (PCA) and the independent component analysis (ICA). The book presents various examples, software, algorithmic solutions enabling the reader to develop their own codes for solving the problems. The book is accompanied by a website for downloading both data and software for huge data sets modeling in a supervised and semisupervised manner, as well as MATLAB based PCA and ICA routines for unsupervised learning. The book focuses on a broad range of machine learning algorithms and it is particularly aimed at students, scientists, and practicing researchers in bioinformatics (gene microarrays), text-categorization, numerals recognition, as well as in the images and audio signals de-mixing (blind source separation) areas.
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets using support vector machines (…SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques. 276 pp. Englisch.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets using support vector machines (SVMs) i…n an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques. 284 pp. Englisch.
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Buch. Condición: Neu. Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets | Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning | Te-Ming Huang (u. a.) | Buch | Studies in Computational Intelligence | xvi | Englisch | 2006 | Springer | EAN 9783540316817 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 1…7, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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