Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2006

3540316817 / 9783540316817

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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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.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783540316817

Titel
Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets : Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning
Autor
Ivica Kopriva
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2006
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3540316817
ISBN-13
9783540316817
Artikelgewicht
542 Gramm
Abmessungen
241x160x20 mm

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