Prohlížeč má zakázaný Javascript. Prosím, povolte ho pro plnou funkčnost systému a obnovte stránku.
Prohlížeč má zakázané cookies. Prosím, povolte je pro plnou funkčnost systému a obnovte stránku.
Zavřít režim celé obrazovky
|
Název:
|
Learning with Kernels |
|
Další názvová informace:
|
support vector machines, regularization, optimization, and beyond |
|
Překlad názvu:
|
|
|
Autor:
|
Schölkopf, Bernhard
Smola, Alexander J. |
|
Klíčové slovo:
|
učení strojové
algoritmy
vektory
systémy operační
modelování |
|
Anotace:
|
Learning with Kernels provides an introduction to Support Vector Machine (SVM) and related kernel methods. Although the book begins with the basics, it also includes the latest research. It provides all of the concepts necessary to enable a reader equipped with some basic mathematical knowledge to enter the world of machine learning using theoretically well-founded yet easy-to-use kernel algorithms and to understand and apply the powerful algorithms that have been developed over the last few years. |
|
Vydání:
|
|
|
Místo vydání:
|
Cambridge |
|
Nakladatel:
|
The MIT Press |
|
Rok vydání:
|
2002 |
|
Země vydání:
|
USA |
|
Jazyk dokumentu:
|
cze |
|
|
Název edice:
|
Adaptive computation and machine learning |
|
Číslo části:
|
|
|
Název části:
|
|
|
Označení svazku:
|
|
|
|
Počet stran:
|
626 s. : tab., obr., grafy |
|
Další údaje o rozsahu:
|
Bibliogr., rejstř. |
|
ISBN:
|
0-262-19475-9 |
|
Odkaz na dokument (URL):
|
|
|
Připojené soubory:
|
 learning with kernels |
|
|
|
{{'asyncop.tasklist' | i18n}}
