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Regularization, Optimization, Kernels, and Support Vector Machines
213,95 €
+ 427 points
Description
This book is a collection of invited contributions from leading researchers in machine learning. Comprised of 21 chapters, this comprehensive reference covers the latest research and advances in regularization, sparsity, and compressed sensing; describes recent progress in convex and large-scale optimization, kernel methods, and support vector machines; and discusses output kernel learning, domain adaptation, multi-layer support vector machines, and more.
Spécifications
Parties prenantes
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 526
- Langue:
- Anglais
- Collection :
Caractéristiques
- EAN:
- 9781482241396
- Date de parution :
- 30-10-14
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 163 mm x 229 mm
- Poids :
- 816 g
