Johan suykens (106 Ergebnisse)
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Zustand: New. pp. 525 1st edition NO-PA16APR2015-KAP.
Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Verlag: Chapman and Hall/CRC 2020
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Verlag: Taylor & Francis Ltd 2020
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Sprache: Englisch
Verlag: Chapman & Hall 2020
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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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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Zustand: New.
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Hardcover. Zustand: New. No Jacket. Kluwer Academic Publishers (1996). HARDCOVER without dj. Book looks AsNew. 9.75"x6.5". be43050.
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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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Verlag: Chapman and Hall/CRC 2014
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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Verlag: Taylor & Francis Group 2014
Serie: Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition, Buch 7 von 15. Buch 7 von 15 - Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition
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