De moor bart (27 Ergebnisse)
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Least Squares Support Vector Machines
Johan A K Suykens; Tony Van Gestel; Jos De Brabanter; Bart De Moor; Joos Vandewalle
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Johan A K Suykens,Tony Van Gestel,Jos De Brabanter,Bart De Moor,Joos Vandewalle
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Johan A K Suykens; Tony Van Gestel; Jos De Brabanter; Bart De Moor; Joos Vandewalle
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Johan A K Suykens; Tony Van Gestel; Jos De Brabanter; Bart De Moor; Joos Vandewalle
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Suykens, Johan A. K.; Van Gestel, Tony; De Brabanter, Jos; De Moor, Bart; Vandewalle, Joos
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Joseph De Brabanter, Johan A K Suykens, Bart De Moor, Joos P L Vandewalle, Tony Van Gestel
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Hardback. Zustand: New. 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.
Least Squares Support Vector Machines
Suykens, Johan A. K.; Van Gestel, Tony; De Brabanter, Jos; De Moor, Bart; Vandewalle, Joos
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Johan A K Suykens; Tony Van Gestel; Jos De Brabanter; Bart De Moor; Joos Vandewalle
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Johan A K Suykens,Tony Van Gestel,Jos De Brabanter,Bart De Moor,Joos Vandewalle
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Joseph De Brabanter, Johan A K Suykens, Bart De Moor, Joos P L Vandewalle, Tony Van Gestel
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Hardback. Zustand: New. 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.
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Johan A K Suykens/ Tony Van Gestel/ Jos De Brabanter/ Bart De Moor/ Joos Vandewalle
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Joseph De Brabanter, Johan A K Suykens, Bart De Moor, Joos P L Vandewalle, Tony Van Gestel
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Hardback. Zustand: New. 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.
Artificial Neural Networks for Modelling and Control of Non-Linear Systems
Suykens, Johan A. K.; Vandewalle, Joos P. L.; De Moor, Bart L. R.
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Artificial Neural Networks for Modelling and Control of Non-Linear Systems
Suykens, Johan A. K.; Vandewalle, Joos P. L.; De Moor, Bart L. R.
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Zustand: New.
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Verlag: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) 2006
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Least Squares Support Vector Machines
Johan A K Suykens; Tony Van Gestel; Jos De Brabanter; Bart De Moor; Joos Vandewalle
- Hardcover
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hardcover. Zustand: New. In shrink wrap. Looks like an interesting title.
Kernel-Based Data Fusion for Machine Learning : Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining
Yu, Shi; Tranchevent, Leon-Charles; De Moor, Bart; Moreau, Yves
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Least Squares Support Vector Machines
Joseph De Brabanter, Johan A K Suykens, Bart De Moor, Joos P L Vandewalle, Tony Van Gestel
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Hardback. Zustand: New. 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.
Kernel-Based Data Fusion for Machine Learning : Methods and Applications in Bioinformatics and Text Mining
Yu, Shi; Tranchevent, Leon-Charles; De Moor, Bart; Moreau, Yves
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Zustand: As New. Unread book in perfect condition.
Artificial Neural Networks for Modelling and Control of Non-Linear Systems
Suykens, Johan A. K.; Vandewalle, Joos P. L.; De Moor, Bart L. R.
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Artificial Neural Networks for Modelling and Control of Non-Linear Systems
Suykens, Johan A. K.; Vandewalle, Joos P. L.; De Moor, Bart L. R.
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La loi relative à la continuité des entreprises : Livre bilingue français-néerlandais
Brijs, Stan/ De Moor, Bart/ Brulard, Yves/ Gheur, Charles/ Collectif
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Paperback. Zustand: Brand New. 288 pages. French language. 9.29x6.54x0.79 inches. In Stock.
