Support vector machines theory (55 resultados)
GENTLE INTRODUCTION TO SUPPORT VECTOR MACHINES IN BIOMEDICINE, A - VOLUME 1: THEORY AND METHODS
Statnikov, Alexander,Aliferis, Constantin F,Hardin, Douglas P,Guyon, Isabelle
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GENTLE INTRODUCTION TO SUPPORT VECTOR MACHINES IN BIOMEDICINE, A - VOLUME 1: THEORY AND METHODS
Statnikov, Alexander; Aliferis, Constantin F; Hardin, Douglas P; Guyon, Isabelle
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Editorial: Kluwer Academic Publishers, 2001
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Hardcover. Good condition. Dog-eared corners. Libro.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2013
Serie: Libro 28 de 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2013
Serie: Libro 28 de 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Inc, 2013
Serie: Libro 28 de 56 - Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 320 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book contains select chapters on support vector algorithms from different perspectives, including mathematical background, properties of various kernel functions, and several applications. The main focus of this book is o…n orthogonal kernel functions, and the properties of the classical kernel functions¿Chebyshev, Legendre, Gegenbauer, and Jacobi¿are reviewed in some chapters. Moreover, the fractional form of these kernel functions is introduced in the same chapters, and for ease of use for these kernel functions, a tutorial on a Python package named ORSVM is presented. The book also exhibits a variety of applications for support vector algorithms, and in addition to the classification, these algorithms along with the introduced kernel functions are utilized for solving ordinary, partial, integro, and fractional differential equations.On the other hand, nowadays, the real-time and big data applications of support vector algorithms are growing. Consequently, the Compute Unified Device Architecture (CUDA) parallelizing the procedure of support vector algorithms based on orthogonal kernel functions is presented. The book sheds light on how to use support vector algorithms based on orthogonal kernel functions in different situations and gives a significant perspective to all machine learning and scientific machine learning researchers all around the world to utilize fractional orthogonal kernel functions in their pattern recognition or scientific computing problems.
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Taschenbuch. Condición: Neu. Learning with Fractional Orthogonal Kernel Classifiers in Support Vector Machines | Theory, Algorithms and Applications | Jamal Amani Rad (u. a.) | Taschenbuch | xiv | Englisch | 2024 | Springer | EAN 9789811965555 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 He…idelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 319 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book contains select chapters on support vector algorithms from different perspectives, including mathematical background, properties of various kernel functions, and several applications. The main focus of this book is o…n orthogonal kernel functions, and the properties of the classical kernel functions¿Chebyshev, Legendre, Gegenbauer, and Jacobi¿are reviewed in some chapters. Moreover, the fractional form of these kernel functions is introduced in the same chapters, and for ease of use for these kernel functions, a tutorial on a Python package named ORSVM is presented. The book also exhibits a variety of applications for support vector algorithms, and in addition to the classification, these algorithms along with the introduced kernel functions are utilized for solving ordinary, partial, integro, and fractional differential equations.On the other hand, nowadays, the real-time and big data applications of support vector algorithms are growing. Consequently, the Compute Unified Device Architecture (CUDA) parallelizing the procedure of support vector algorithms based on orthogonal kernel functions is presented. The book sheds light on how to use support vector algorithms based on orthogonal kernel functions in different situations and gives a significant perspective to all machine learning and scientific machine learning researchers all around the world to utilize fractional orthogonal kernel functions in their pattern recognition or scientific computing problems.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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EUR 140,10
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Taschenbuch. Condición: Neu. Support Vector Machines: Theory and Applications | Lipo Wang | Taschenbuch | Studies in Fuzziness and Soft Computing | x | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783642063688 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[do…t]com | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book contains select chapters on support vector algorithms from different perspectives, including mathematical background, properties of various kernel functions, and several applications. The main focus of this book is on orthogonal kernel fu…nctions, and the properties of the classical kernel functions-Chebyshev, Legendre, Gegenbauer, and Jacobi-are reviewed in some chapters. Moreover, the fractional form of these kernel functions is introduced in the same chapters, and for ease of use for these kernel functions, a tutorial on a Python package named ORSVM is presented. The book also exhibits a variety of applications for support vector algorithms, and in addition to the classification, these algorithms along with the introduced kernel functions are utilized for solving ordinary, partial, integro, and fractional differential equations.On the other hand, nowadays, the real-time and big data applications of support vector algorithms are growing. Consequently, the Compute Unified Device Architecture (CUDA) parallelizing the procedure of support vector algorithms based on orthogonal kernel functions is presented. The book sheds light on how to use support vector algorithms based on orthogonal kernel functions in different situations and gives a significant perspective to all machine learning and scientific machine learning researchers all around the world to utilize fractional orthogonal kernel functions in their pattern recognition or scientific computing problems.
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EUR 157,86
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book contains select chapters on support vector algorithms from different perspectives, including mathematical background, properties of various kernel functions, and several applications. The main focus of this book is on orthogonal kernel functions…, and the properties of the classical kernel functions-Chebyshev, Legendre, Gegenbauer, and Jacobi-are reviewed in some chapters. Moreover, the fractional form of these kernel functions is introduced in the same chapters, and for ease of use for these kernel functions, a tutorial on a Python package named ORSVM is presented. The book also exhibits a variety of applications for support vector algorithms, and in addition to the classification, these algorithms along with the introduced kernel functions are utilized for solving ordinary, partial, integro, and fractional differential equations.On the other hand, nowadays, the real-time and big data applications of support vector algorithms are growing. Consequently, the Compute Unified Device Architecture (CUDA) parallelizing the procedure of support vector algorithms based on orthogonal kernel functions is presented. The book sheds light on how to use support vector algorithms based on orthogonal kernel functions in different situations and gives a significant perspective to all machine learning and scientific machine learning researchers all around the world to utilize fractional orthogonal kernel functions in their pattern recognition or scientific computing problems.
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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EUR 160,49
Envío por EUR 63,34Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The support vector machine (SVM) has become one of the standard tools for machine learning and data mining. This carefully edited volume presents the state of the art of the mathematical foundation of SVM in statistical learning theory, as well as…novel algorithms and applications. Support Vector Machines provides a selection of numerous real-world applications, such as bioinformatics, text categorization, pattern recognition, and object detection, written by leading experts in their respective fields.
