Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Herbrich R. — Learning Kernel Classifiers. Theory and Algorithms
Herbrich R. — Learning Kernel Classifiers. Theory and Algorithms

Читать книгу
бесплатно

Скачать книгу с нашего сайта нельзя

Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Learning Kernel Classifiers. Theory and Algorithms

Автор: Herbrich R.

Аннотация:

Linear classifiers in kernel spaces have emerged as a major topic within the field of machine learning. The kernel technique takes the linear classifier — a limited, but well-established and comprehensively studied model — and extends its applicability to a wide range of nonlinear pattern-recognition tasks such as natural language processing, machine vision, and biological sequence analysis. This book provides the first comprehensive overview of both the theory and algorithms of kernel classifiers, including the most recent developments. It begins by describing the major algorithmic advances: kernel perceptron learning, kernel Fisher discriminants, support vector machines, relevance vector machines, Gaussian processes, and Bayes point machines. Then follows a detailed introduction to learning theory, including VC and PAC-Bayesian theory, data-dependent structural risk minimization, and compression bounds. Throughout, the book emphasizes the interaction between theory and algorithms: how learning algorithms work and why. The book includes many examples, complete pseudo code of the algorithms presented, and an extensive source code library.


Язык: en

Рубрика: Computer science/AI, knowledge/

Статус предметного указателя: Неизвестно

ed2k: ed2k stats

Год издания: 2002

Количество страниц: 364

Добавлена в каталог: 18.11.2005

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2017
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте