Inhaltsangabe
Covering the fundamentals of kernel-based learning theory, this is an essential resource for graduate students and professionals in computer science.
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Über die Autorin bzw. den Autor
S. Y. Kung is a Professor in the Department of Electrical Engineering at Princeton University. His research areas include VLSI array/parallel processors, system modeling and identification, wireless communication, statistical signal processing, multimedia processing, sensor networks, bioinformatics, data mining and machine learning.
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Kernel Methods and Machine Learning
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Cambridge University Press, 2014
ISBN 10: 110702496X
ISBN 13: 9781107024960
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Zustand: Good. This is an ex-library book and may have the usual library/used-book markings inside.This book has hardback covers. In good all round condition. Please note the Image in this listing is a stock photo and may not match the covers of the actual item,1400grams, ISBN:9781107024960. Artikel-Nr. 3977670
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Kernel Methods and Machine Learning
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Offering a fundamental basis in kernel-based learning theory, this book covers both statistical and algebraic principles. It provides over 30 major theorems for kernel-based supervised and unsupervised learning models. The first of the theorems establishes a condition, arguably necessary and sufficient, for the kernelization of learning models. In addition, several other theorems are devoted to proving mathematical equivalence between seemingly unrelated models. With over 25 closed-form and iterative algorithms, the book provides a step-by-step guide to algorithmic procedures and analysing which factors to consider in tackling a given problem, enabling readers to improve specifically designed learning algorithms, build models for new applications and develop efficient techniques suitable for green machine learning technologies. Numerous real-world examples and over 200 problems, several of which are Matlab-based simulation exercises, make this an essential resource for graduate students and professionals in computer science, electrical and biomedical engineering. Solutions to problems are provided online for instructors. Artikel-Nr. 9781107024960
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Zustand: New. Covering the fundamentals of kernel-based learning theory, this is an essential resource for graduate students and professionals in computer science. Num Pages: 572 pages, 136 b/w illus. 21 tables. BIC Classification: UYQM; UYQP. Category: (U) Tertiary Education (US: College). Dimension: 255 x 174 x 32. Weight in Grams: 1354. . 2014. 1st Edition. hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland. Artikel-Nr. V9781107024960
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