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 - 9783642068560 - 2010年11月25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 1st Ed. Softcover of Orig. Ed. 2006 edition

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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.

260 pages, 19 black & white tables, biography

メディア 書籍     Paperback Book   (ソフトカバーで背表紙を接着した本)
リリース済み 2010年11月25日
ISBN13 9783642068560
出版社 Springer-Verlag Berlin and Heidelberg Gm
ページ数 260
寸法 156 × 234 × 14 mm   ·   394 g
言語 英語  

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