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13 von 14 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen more than an introduction, 31. Januar 2003
Rezension bezieht sich auf: Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond (Adaptive Computation and Machine Learning) (Gebundene Ausgabe)
If you would like to know what pattern recognition is,
and how to solve this kind of problems with standard
state-of-the-art tools from statistical learning
theory or with a bayesian approach,
this is the book you can start with, even if you are not
familiar with this technics.
This splendid book is easy to read,
starts with a simple introduction and
continues with basic concepts and tools,
like kernels,risk minimization,regularization,
elements of statistical learning theory and optimization.
Thereafter they discribe the support vector machine
in a detail manner one of the state-of-the-art tools
for regression and classification.
And they finish with kernel methods, like the kernel pca,
kernel fisher discriminant, bayesian kernel methods and pre-images.
So it collects results, theorems,
algorithms and discussions from different sources into one
very accessible exposition.
It is also a good reference book.
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5.0 von 5 Sternen gut erklärt, 16. März 2014
Von Amazon bestätigter Kauf(Was ist das?)
Rezension bezieht sich auf: Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond (Adaptive Computation and Machine Learning) (Gebundene Ausgabe)
Eine sehr gute Behandlung der kernel-basierten Lernverfahren. Die Autoren bemühen sich, dem Leser stets den roten Faden aufzuzeigen. Die Kapitel sind mehr oder weniger eigenständig gehalten, wobei manches Resultat wiederholt wird. Dadurch ist es aber möglich, dass man auch springen kann.
Die Erklärungen versuchen die Intuition anzusprechen, aber die Sachverhalte werden auch mathematisch hergeleitet.
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