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'Kernel methods form an important aspect of modern pattern analysis, and this book gives a lively and timely account of such methods. … if you want to get a good idea of the current research in this field, this book cannot be ignored.' SIAM Review
'… the book provides an excellent overview of this growing field. I highly recommend it to those who are interested in pattern analysis and machine learning, and especailly to those who want to apply kernel-based methods to text analysis and bioinformatics problems.' Computing Reviews
' … I enjoyed reading this book and am happy about is addition to my library as it is a valuable practitioner's reference. I especially liked the presentation of kernel-based pattern analysis algorithms in terse mathematical steps clearly identifying input data, output data, and steps of the process. The accompanying Matlab code or pseudocode is al extremely useful.' IAPR Newsletter
'… the book provides an excellent overview of this growing field. I highly recommend it to those who are interested in pattern analysis and machine learning, and especailly to those who want to apply kernel-based methods to text analysis and bioinformatics problems.' Computing Reviews
' … I enjoyed reading this book and am happy about is addition to my library as it is a valuable practitioner's reference. I especially liked the presentation of kernel-based pattern analysis algorithms in terse mathematical steps clearly identifying input data, output data, and steps of the process. The accompanying Matlab code or pseudocode is al extremely useful.' IAPR Newsletter
Über das Produkt
The kernel functions methodology described here provides a powerful and unified framework for disciplines ranging from neural networks and pattern recognition to machine learning and data mining. This book provides practitioners with a large toolkit of algorithms, kernels and solutions ready to be implemented, suitable for standard pattern discovery problems.
In diesem Buch
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Einleitungssatz
Pattern analysis deals with the automatic detection of patterns in data. Lesen Sie die erste Seite
Buchdeckel | Copyright | Inhaltsverzeichnis | Auszug | Stichwortverzeichnis | Rückseite
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Die hilfreichsten Kundenrezensionen
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
Die Euphorie, ein umfassendes und gutes Buch zum Thema Kernel Methoden gefunden zu haben, entfloh recht schnell. Die wirklichen Ursprünge und die eigentliche Heimat derer (Funktionalanalysis und auch maßtheoetische Aspekte) werden überhaupt nicht behandelt oder nur angekratzt. Auch ist zu viel aus dem Vorgängerbuch über SVMs übernommen worden. Als Nachschlagewerk für Beispiele zu Kernels und für Anwendungen (PCA, Classification, Clustering) und implementatorischer Schnelleinstieg ist es jedoch eine gute Referenz. Das Lesen von Artikeln von Aronszajn, Carmeli oder andere Autoren bringt meiner Meinung nach jedoch weitaus mehr Einsicht vor allem in die tiefere Mathematik dahinter.
1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Gebundene Ausgabe
In diesem Buch werden die Eigenschaften von Support Vector Machines und Kernel-Funktionen ausführlich besprochen. Ergänzend stellen die Autoren die Algorithmen in Form von Pseudocode bzw. als MatLab-Quelltext dar.
Inhaltlich lässt das Buch keine Wünsche offen, addressiert aber eher das akademische Publikum. Der MatLab-Quellcode fördert zwar das Verständnis, jedoch würden konkrete(re) Beispiele das Buch erheblich aufwerten. Deswegen nur 4 Sterne.
Inhaltlich lässt das Buch keine Wünsche offen, addressiert aber eher das akademische Publikum. Der MatLab-Quellcode fördert zwar das Verständnis, jedoch würden konkrete(re) Beispiele das Buch erheblich aufwerten. Deswegen nur 4 Sterne.
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8 Rezensionen
28 von 33 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
coherent and accessible reference, ready-to-use algorithms
22. Februar 2005
Format:Gebundene Ausgabe
This work presents a coherent overview of an important field in machine learning. The unifying framework of kernel methods has proven state of the art results and the community has been waiting for a book like this to make both theory and practice of kernel methods accesssible for readers of all different backgrounds (researchers, students, practioners from both academia and industry, ...).
It is theoretically well-founded, the resulting algorithms are well-explained and made accessible for practioners by providing pseudo-code and online, ready-to-use matlab code.
This book nicely complements the previous, yellow book, written by the same authors. Indeed, after "getting into the field" by reading the accessible introduction to support vector machines (SVMs), it was clear to me that SVMs was only an example of a signifcantly larger framework, i.e., kernel methods. The blue book is the reference book about that larger framework I have been waiting for since then. I particularly like the way the book is set up, making clear the modular, flexible approach in kernel methods.
It is theoretically well-founded, the resulting algorithms are well-explained and made accessible for practioners by providing pseudo-code and online, ready-to-use matlab code.
This book nicely complements the previous, yellow book, written by the same authors. Indeed, after "getting into the field" by reading the accessible introduction to support vector machines (SVMs), it was clear to me that SVMs was only an example of a signifcantly larger framework, i.e., kernel methods. The blue book is the reference book about that larger framework I have been waiting for since then. I particularly like the way the book is set up, making clear the modular, flexible approach in kernel methods.
20 von 24 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Nice introduction, but no more
11. August 2006
Format:Gebundene Ausgabe
Well, at first I was petrified to find a book that sounded like it deeply explores the subject of kernel methods. But all in all, it did not quite achieve what I hoped for. As a practical approach, when it comes to implementation, it serves nicely as a reference. The deeper mathematical roots of kernels (especially when it comes to measure theory and functional analysis) are not dealt with at all or just scratched at the very surface. The notation is sometimes awkward, mentioning for example the representation of an object in a given vector space with respect to the basis. And: Too much copied and pasted from the former book about SVMs. Basically, reading papers of Carmeli, Aronszajn and others will give you a much deeper insight into the subject.
23 von 29 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
A Useful Reference on Kernel Methods
21. Februar 2005
Format:Gebundene Ausgabe
The book is divided into 3 parts. The theory is all in part I,
the rest of the book is a cook-book with plenty of matlab code.
The website contains most of the same code + data online. Readable, complete.
the rest of the book is a cook-book with plenty of matlab code.
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