Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning - Studies in Computational Intelligence - Huang, Te-ming (The University of Auckland) - 書籍 - Springer-Verlag Berlin and Heidelberg Gm - 9783540316817 - 2006年3月2日
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Huang, Te-ming (The University of Auckland)
Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised, and Unsupervised Learning - Studies in Computational Intelligence 1997 edition

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Presents both the theory and the algorithms for mining huge data sets using support vector machines (SVMs) in an iterative way. This book demonstrates how kernel based SVMs can be used for dimensionality reduction and shows the similarities and differences between the two most popular unsupervised techniques.

260 pages, 19 black & white tables, biography

メディア 書籍     Hardcover Book   (ハードカバー付きの本)
リリース済み 2006年3月2日
ISBN13 9783540316817
出版社 Springer-Verlag Berlin and Heidelberg Gm
ページ数 260
寸法 156 × 234 × 17 mm   ·   576 g
言語 英語  

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