Support Vector Machines and Perceptrons : Learning, Optimization, Classification, and Application to Social Networks

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Berlin, Springer, 2016

3319410628 / 9783319410623

Serie: Buch 209 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This work reviews the state of the art in SVM and perceptron classifiers. A Support Vector Machine (SVM) is easily the most popular tool for dealing with a variety of machine-learning tasks, including classification. SVMs are associated with maximizing the margin between two classes. The concerned optimization problem is a convex optimization guaranteeing a globally optimal solution. The weight vector associated with SVM is obtained by a linear combination of some of the boundary and noisy vectors. Further, when the data are not linearly separable, tuning the coefficient of the regularization term becomes crucial. Even though SVMs have popularized the kernel trick, in most of the practical applications that are high-dimensional, linear SVMs are popularly used. The text examines applications to social and information networks. The work also discusses another popular linear classifier, the perceptron, and compares its performance with that of the SVM in different application areas.

Bestandsnummer des Verkäufers 9783319410623

Titel
Support Vector Machines and Perceptrons : Learning, Optimization, Classification, and Application to Social Networks
Autor
M. Narasimha Murty
Verlag
Springer, Berlin, Springer
Veröffentlichungsjahr
2016
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3319410628
ISBN-13
9783319410623
Artikelgewicht
188 Gramm
Abmessungen
234x155x7 mm
Serie
Buch 209 von 322: SpringerBriefs in Computer Science

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