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Learning with kernels

Librairie Eyrolles - Paris 5e

Learning with kernels

Learning with kernels

Support vector machines, regularization, optimization, and beyond

644 pages, parution le 27/09/2002


"Interesting and original. Learning with Kernels will make a fine textbook on this subject."
-Grace Wahba, Bascom Professor of Statistics, University of Wisconsin-Madison"This splendid book fills the need for a comprehensive treatment of kernel methods and support vector machines. It collects results, theorems, and discussions from disparate sources into one very accessible exposition. I am particularly impressed that the authors have included problem sets at the end of each chapter; such problems are not easy to construct, but add significantly to the value of the book for the student audience."
- Chris J. C. Burges, Microsoft ResearchContents
  • 1 An Tutorial Introduction
I Concepts and Tools
  • 2 Kernels
  • 3 Risk and Loss Functions
  • 4 Regularization
  • 5 Elements of Statistical Learning Theory
  • 6 Optimization
II Support Vector Machines
  • 7 Pattern Recognition
  • 8 Single-Class Problems: Quantile Estimation and Novelty Detection
  • 9 Regression Estimation
  • 10 Implementation
  • 11 Incorporating Invariances
  • 12 Learning Theory Revisited
III Kernel Methods
  • 13 Designing Kernels
  • 14 Kernel Feature Extraction
  • 15 Kernel Fisher Discriminant
  • 16 Bayesian Kernel Methods
  • 17 Regularized Principal Manifolds
  • 18 Pre-Images and Reduced Set Methods

Caractéristiques techniques du livre "Learning with kernels"

Éditeur(s) The MIT Press
Auteur(s) Bernhard Scholkopf, Alexander J. Smola
Parution 27/09/2002
Nb. de pages 644
Format 21 x 26
Couverture Relié
Poids 1505g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9780262194754
ISBN13 978-0-262-19475-4


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