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Learning Kernel Classifiers: Theory and Algorithms (Adaptive Computation and Machine Learning) [Gebundene Ausgabe]

Ralf Herbrich (Autor)

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Produktinformation

Gebundene Ausgabe: 384 Seiten
Verlag: Mit Pr (15. Dezember 2001)
Sprache: Englisch
ISBN-10: 026208306X
ISBN-13: 978-0262083065
Vom Hersteller empfohlenes Alter: Ab 22 Jahren
Gr��e und/oder Gewicht: 23,4 x 18,3 x 2,7 cm
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Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

Linear classifiers in kernel spaces have emerged as a major topic within the field of machine learning. The kernel technique takes the linear classifier--a limited, but well-established and comprehensively studied model--and extends its applicability to a wide range of nonlinear pattern-recognition tasks such as natural language processing, machine vision, and biological sequence analysis. This book provides the first comprehensive overview of both the theory and algorithms of kernel classifiers, including the most recent developments. It begins by describing the major algorithmic advances: kernel perceptron learning, kernel Fisher discriminants, support vector machines, relevance vector machines, Gaussian processes, and Bayes point machines. Then follows a detailed introduction to learning theory, including VC and PAC-Bayesian theory, data-dependent structural risk minimization, and compression bounds. Throughout, the book emphasizes the interaction between theory and algorithms: how learning algorithms work and why. The book includes many examples, complete pseudo code of the algorithms presented, and an extensive source code library.

Synopsis

Linear classifiers in kernel spaces have emerged as a major topic within the field of machine learning. The kernel technique takes the linear classifier and extends its applicability to a wide range of nonlinear pattern-recognition tasks such as natural language processing, machine vision, and biological sequence analysis. This text provides a comprehensive overview of both the theory and algorithms of kernel classifiers, including the most recent developments. It begins by describing the major algorithmic advances: kernel perceptron learning, kernel Fisher discriminants, support vector machines, relevance vector machines, Gaussian processes, and Bayes point machines. Then follows a detailed introduction to learning theory, including VC and PAC-Bayesian theory, data-dependent structural risk minimization, and compression bounds. Throughout, the book emphasizes the interaction between theory and algorithms: how learning algorithms work and why. The book includes many examples, complete pseudo code of the algorithms presented, and an extensive source code library.

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It was only a few years after the introduction of the first computer that one of man's greatest dreams seemed to be realizable-artificial intelligence. Lesen Sie die erste Seite

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