Neuware -The book describes the development and performance of proximal classifiers, a class of kernel-based regularized mean square error type classifier that learns within the penalized modeling paradigm. The name proximal classifier indicates the fact of classification of a test pattern by its proximity either to a hyperplane or to a class centroid. The basic idea of the nonparallel plane classifier is to model each class of data by fitting separate hyperplane through it. A computationally efficient binary Nonparallel Plane Proximal Classifier (NPPC) is described in detail along with its nonlinear extension. NPPC is also extended to classify multiclass data. A new approach of multiclass data classification through vector-valued regression technique by the proximity to a class centroid is described in detail. These classifiers are applied to discriminate cancerous tissue samples from gene microarray data. The book provides a complete literature survey in the field of Support Vector Machine (SVM). It includes mathematical models, detailed solution procedures and algorithms of the different proximal classifiers with hands-on examples and well-documented MATLAB programs.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 244 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783659278365

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Bibliografische Details

Titel: Advances in Proximal Kernel Classifiers
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2012
Erscheinungsjahr: 2012
Sprache: Englisch
ISBN-10: 365927836X
ISBN-13: 9783659278365
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 15 mm
Gewicht: 381 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

The book describes the development and performance of proximal classifiers, a class of kernel-based regularized mean square error type classifier that learns within the penalized modeling paradigm. The name proximal classifier indicates the fact of classification of a test pattern by its proximity either to a hyperplane or to a class centroid. The basic idea of the nonparallel plane classifier is to model each class of data by fitting separate hyperplane through it. A computationally efficient binary Nonparallel Plane Proximal Classifier (NPPC) is described in detail along with its nonlinear extension. NPPC is also extended to classify multiclass data. A new approach of multiclass data classification through vector-valued regression technique by the proximity to a class centroid is described in detail. These classifiers are applied to discriminate cancerous tissue samples from gene microarray data. The book provides a complete literature survey in the field of Support Vector Machine (SVM). It includes mathematical models, detailed solution procedures and algorithms of the different proximal classifiers with hands-on examples and well-documented MATLAB programs.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Santanu Ghorai received the ME degree in electrical engineering from the Jadavpur University in 2000 and the PhD degree from the Indian Institute of Technology, Kharagpur, in 2011. Currently he is with the Heritage Institute of Technology, Kolkata. His principal research interests include signal processing, machine learning and bioinformatics.

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