Least Squares Support Vector Machines

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9789812381514: Least Squares Support Vector Machines
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Book by Johan A K Suykens Tony Van Gestel Jos De Brabanter

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Reseña del editor:

This book focuses on Least Squares Support Vector Machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations from optimization theory. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is discussed, together with methods for imposing sparseness and employing robust statistics.The framework is further extended towards unsupervised learning by considering PCA analysis and its kernel version as a one-class modelling problem. This leads to new primal-dual support vector machine formulations for kernel PCA and kernel CCA analysis. Furthermore, LS-SVM formulations are given for recurrent networks and control. In general, support vector machines may pose heavy computational challenges for large data sets. For this purpose, a method of fixed size LS-SVM is proposed where the estimation is done in the primal space in relation to a Nystroem sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples.

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1.

Suykens, Johan A. K.
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
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(Wood Dale, IL, USA)
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Buchbeschreibung 2002. HRD. Zustand: New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers IB-9789812381514

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Joseph De Brabanter, Bart De Moor, Johan A. K. Suykens,
Verlag: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, Singapore (2003)
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
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(London, Vereinigtes Königreich)
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Buchbeschreibung World Scientific Publishing Co Pte Ltd, Singapore, 2003. Hardback. Zustand: New. Language: English. Brand new Book. This book focuses on Least Squares Support Vector Machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations from optimization theory. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is discussed, together with methods for imposing sparseness and employing robust statistics.The framework is further extended towards unsupervised learning by considering PCA analysis and its kernel version as a one-class modelling problem. This leads to new primal-dual support vector machine formulations for kernel PCA and kernel CCA analysis. Furthermore, LS-SVM formulations are given for recurrent networks and control. In general, support vector machines may pose heavy computational challenges for large data sets. For this purpose, a method of fixed size LS-SVM is proposed where the estimation is done in the primal space in relation to a Nystroem sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples. Bestandsnummer des Verkäufers AAC9789812381514

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Joseph De Brabanter, Bart De Moor, Johan A. K. Suykens,
Verlag: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, Singapore (2003)
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
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The Book Depository
(London, Vereinigtes Königreich)
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Buchbeschreibung World Scientific Publishing Co Pte Ltd, Singapore, 2003. Hardback. Zustand: New. Language: English. Brand new Book. This book focuses on Least Squares Support Vector Machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations from optimization theory. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is discussed, together with methods for imposing sparseness and employing robust statistics.The framework is further extended towards unsupervised learning by considering PCA analysis and its kernel version as a one-class modelling problem. This leads to new primal-dual support vector machine formulations for kernel PCA and kernel CCA analysis. Furthermore, LS-SVM formulations are given for recurrent networks and control. In general, support vector machines may pose heavy computational challenges for large data sets. For this purpose, a method of fixed size LS-SVM is proposed where the estimation is done in the primal space in relation to a Nystroem sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples. Bestandsnummer des Verkäufers AAC9789812381514

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De Brabanter Joseph
Verlag: World Scientific (2002)
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
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Books2Anywhere
(Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich)
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Buchbeschreibung World Scientific, 2002. HRD. Zustand: New. New Book. Shipped from US within 10 to 14 business days. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers IB-9789812381514

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5.

Johan A K Suykens
Verlag: World Scientific Pub Co Inc (2002)
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
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(NORTH MIAMI BEACH, FL, USA)
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Buchbeschreibung World Scientific Pub Co Inc, 2002. Hardcover. Zustand: New. Never used!. Bestandsnummer des Verkäufers 9812381511

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6.

Johan A K Suykens/ Tony Van Gestel/ Jos De Brabanter/ Bart De Moor/ Joos Vandewalle
Verlag: World Scientific Pub Co Inc (2003)
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
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(Exeter, Vereinigtes Königreich)
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Buchbeschreibung World Scientific Pub Co Inc, 2003. Hardcover. Zustand: Brand New. 308 pages. 9.25x6.25x1.00 inches. In Stock. Bestandsnummer des Verkäufers x-9812381511

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Johan A.K. Suykens
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
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(Wilmington, DE, USA)
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Buchbeschreibung Hardcover. Zustand: New. Hardcover. An examination of least squares support vector machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes b.Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. 308 pages. 0.558. Bestandsnummer des Verkäufers 9789812381514

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8.

Joseph De Brabanter (author), Bart De Moor (author), Johan A K Suykens (author)
Verlag: World Scientific 2002-11-14, Singapore (2002)
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
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(Oxford, OX, Vereinigtes Königreich)
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Buchbeschreibung World Scientific 2002-11-14, Singapore, 2002. hardback. Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 9789812381514

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9.

Suykens Johan A K
Verlag: World Scientific Publishing Company, Incorporated
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
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Majestic Books
(London, ,, Vereinigtes Königreich)
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Buchbeschreibung World Scientific Publishing Company, Incorporated. Zustand: New. pp. 308. Bestandsnummer des Verkäufers 7399087

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10.

Joos Vandewalle
Verlag: World Scientific Pub Co Inc
ISBN 10: 9812381511 ISBN 13: 9789812381514
Neu Hardcover Anzahl: > 20
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BuySomeBooks
(Las Vegas, NV, USA)
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Buchbeschreibung World Scientific Pub Co Inc. Hardcover. Zustand: New. 308 pages. Dimensions: 8.9in. x 5.9in. x 0.6in.An examination of least squares support vector machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations from optimization theory. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is discussed, together with methods for imposing sparseness and employing robust statistics. The framework is further extended towards unsupervised learning by considering PCA analysis and its kernel version as a one-class modelling problem. This leads to new primal-dual support vector machine formulations for kernel PCA and kernel CCA analysis. Furthermore, LS-SVM formulations are given for recurrent networks and control. In general, support vector machines may pose heavy computational challenges for large data sets. For this purpose, a method of fixed size LS-SVM is proposed where the estimation is done in the primal space in relation to a Nystrom sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN. Hardcover. Bestandsnummer des Verkäufers 9789812381514

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