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 Nyström sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples.
Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.
EUR 51,64 für den Versand von USA nach Deutschland
Versandziele, Kosten & DauerEUR 4,55 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach Deutschland
Versandziele, Kosten & DauerAnbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
HRD. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers CW-9789812381514
Anzahl: 15 verfügbar
Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA
HRD. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers CW-9789812381514
Anzahl: 15 verfügbar
Anbieter: moluna, Greven, Deutschland
Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. An examination of least squares support vector machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is als. Bestandsnummer des Verkäufers 449941746
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 1045074-n
Anzahl: 19 verfügbar
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers I-9789812381514
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Zustand: New. Bestandsnummer des Verkäufers 1045074-n
Anzahl: 19 verfügbar
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Zustand: New. In. Bestandsnummer des Verkäufers ria9789812381514_new
Anzahl: Mehr als 20 verfügbar
Anbieter: BookResQ., West Valley City, UT, USA
hardcover. Zustand: Very Good. Yellowed dust jacket. Priority Mail is available on this item. No international shipping. Bestandsnummer des Verkäufers A180425mug172468
Anzahl: 1 verfügbar
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Zustand: As New. Unread book in perfect condition. Bestandsnummer des Verkäufers 1045074
Anzahl: 19 verfügbar
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Zustand: As New. Unread book in perfect condition. Bestandsnummer des Verkäufers 1045074
Anzahl: 19 verfügbar