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Least Squares Support Vector Machines
Johan A K Suykens, Tony Van Gestel, Joseph De Brabanter, Bart de Moor, Joos P L Vandewalle
Livre relié | Anglais
172,45 €
+ 344 points
Description
This book focuses on Least Squares Support Vector Machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations from optimization theory. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is discussed, together with methods for imposing sparseness and employing robust statistics.The framework is further extended towards unsupervised learning by considering PCA analysis and its kernel version as a one-class modelling problem. This leads to new primal-dual support vector machine formulations for kernel PCA and kernel CCA analysis. Furthermore, LS-SVM formulations are given for recurrent networks and control. In general, support vector machines may pose heavy computational challenges for large data sets. For this purpose, a method of fixed size LS-SVM is proposed where the estimation is done in the primal space in relation to a Nyström sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 308
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9789812381514
- Date de parution :
- 14-11-02
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 166 mm x 241 mm
- Poids :
- 557 g
