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Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets
Supervised, Semi-Supervised, and Unsupervised Learning
Te-Ming Huang, Vojislav Kecman, Ivica Kopriva
105,45 €
+ 210 points
Format
Description
This is the first book treating the fields of supervised, semi-supervised and unsupervised machine learning collectively. The book presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets using support vector machines (SVMs) in an iterative way. It demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 260
- Langue:
- Anglais
- Collection :
- Tome:
- n° 17
Caractéristiques
- EAN:
- 9783540316817
- Date de parution :
- 02-03-06
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 576 g
