Support vector machines pattern von abe shigeo (35 Ergebnisse)
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Verlag: Springer, 2010
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Verlag: Springer, 2010
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Hardback. Zustand: New. 2nd ed. 2010. Support Vector Machines are popular because of their high classification importance; this is the first book to focus the discussions on SVMs specifically to pattern classification.
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Verlag: Springer, 2012
Serie: Buch 13 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Support Vector Machines for Pattern Classification | Shigeo Abe | Taschenbuch | Advances in Computer Vision and Pattern Recognition | xx | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9781447125488 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[…at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2012
Serie: Buch 13 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2012
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2010
Serie: Buch 13 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Zustand: New. pp. 492 2nd Edition.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Springer, 2012
Serie: Buch 13 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A guide on the use of SVMs in pattern classification, including a rigorous performance comparison of classifiers and regressors. The book presents architectures for multiclass classification and function approximation problems, as well as evaluation…criteria for classifiers and regressors. Features: Clarifies the characteristics of two-class SVMs; Discusses kernel methods for improving the generalization ability of neural networks and fuzzy systems; Contains ample illustrations and examples; Includes performance evaluation using publicly available data sets; Examines Mahalanobis kernels, empirical feature space, and the effect of model selection by cross-validation; Covers sparse SVMs, learning using privileged information, semi-supervised learning, multiple classifier systems, and multiple kernel learning; Explores incremental training based batch training and active-set training methods, and decomposition techniques for linear programming SVMs; Discusses variable selection for support vector regressors.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer London, 2010
Serie: Buch 13 von 86 - Advances in Computer Vision and Pattern Recognition
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - A guide on the use of SVMs in pattern classification, including a rigorous performance comparison of classifiers and regressors. The book presents architectures for multiclass classification and function approximation problems, as well as evaluation criteri…a for classifiers and regressors. Features: Clarifies the characteristics of two-class SVMs; Discusses kernel methods for improving the generalization ability of neural networks and fuzzy systems; Contains ample illustrations and examples; Includes performance evaluation using publicly available data sets; Examines Mahalanobis kernels, empirical feature space, and the effect of model selection by cross-validation; Covers sparse SVMs, learning using privileged information, semi-supervised learning, multiple classifier systems, and multiple kernel learning; Explores incremental training based batch training and active-set training methods, and decomposition techniques for linear programming SVMs; Discusses variable selection for support vector regressors.
Sprache: Englisch
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2012
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2010
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Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2010
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Verlag: Springer, 2010
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Verlag: Springer London Ltd, GB, 2010
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Hardback. Zustand: New. 2nd ed. 2010. A guide on the use of SVMs in pattern classification, including a rigorous performance comparison of classifiers and regressors. The book presents architectures for multiclass classification and function approximation problems, as well as evaluation criteria for classifiers and regressors. F…eatures: Clarifies the characteristics of two-class SVMs; Discusses kernel methods for improving the generalization ability of neural networks and fuzzy systems; Contains ample illustrations and examples; Includes performance evaluation using publicly available data sets; Examines Mahalanobis kernels, empirical feature space, and the effect of model selection by cross-validation; Covers sparse SVMs, learning using privileged information, semi-supervised learning, multiple classifier systems, and multiple kernel learning; Explores incremental training based batch training and active-set training methods, and decomposition techniques for linear programming SVMs; Discusses variable selection for support vector regressors.
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Verlag: SPRINGER NATURE Mrz 2010, 2010
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Verlag: Springer London Mai 2012, 2012
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Verlag: Springer London, 2012
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. A comprehensive resource for the use of Support Vector Machines in Pattern ClassificationTakes the unique approach of focussing on classification rather than covering the theoretical aspects of Support Vector MachinesIn…cludes application of.
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Verlag: Springer London, 2010
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