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Support Vector Machines, Fachbücher von Ingo Steinwart, Andreas Christmann
Das Buch "Support Vector Machines" bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Entwicklungen von Support Vector Machines (SVMs), einem leistungsstarken Werkzeug für Modellierung und Vorhersage in verschiedenen Anwendungsbereichen. Die Autoren, Andreas Christmann und Ingo Steinwart, erläutern die grundlegenden Ideen hinter SVMs und beleuchten die neuesten Fortschritte sowie aktuelle Forschungsfragen in einem einheitlichen Stil. Die Erfolge von SVMs werden auf drei Hauptgründe zurückgeführt: ihre Fähigkeit, mit einer geringen Anzahl von Freiheitsgraden effektiv zu lernen, ihre Robustheit gegenüber Modellverletzungen und Ausreissern sowie ihre rechnerische Effizienz im Vergleich zu anderen Methoden. Das Buch reflektiert die Entwicklungen der letzten 15 Jahre, die durch die Arbeiten von Vapnik massgeblich geprägt wurden, und zeigt die zunehmende Relevanz von SVMs in den Bereichen Maschinenlernen, Statistik und Mathematik auf. Es wird angestrebt, den interdisziplinären Austausch zu fördern und die Leser zu inspirieren, sich intensiver mit diesem Thema auseinanderzusetzen.
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Support Vector Machines for Pattern Classification, Fachbücher von Shigeo Abe
Das Buch "Support Vector Machines for Pattern Classification" von Shigeo Abe bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Support Vector Machines (SVMs) zur Musterklassifikation. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die Leistungsfähigkeit von SVMs in verschiedenen Klassifikations- und Regressionsaufgaben erlangen möchten. Der Autor behandelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praktische Aspekte, einschliesslich einer rigorosen Leistungsbewertung von Klassifikatoren und Regressoren. Das Werk enthält zahlreiche Illustrationen und Beispiele, die die Konzepte veranschaulichen und die Anwendung der Methoden erleichtern. Darüber hinaus werden verschiedene Architekturen für die Multiklassenklassifikation und Funktionapproximation vorgestellt, ergänzt durch Evaluierungskriterien für die Leistung der Modelle.
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Rule Extraction from Support Vector Machines, Fachbücher von Joachim DiederichDas Buch "Rule Extraction from Support Vector Machines" bietet eine umfassende Analyse der Methoden zur Regelextraktion aus Support Vector Machines (SVMs), einem der dynamischsten Forschungsgebiete im Bereich des maschinellen Lernens. SVMs haben sich in verschiedenen Anwendungen, wie der Text- und Bildklassifikation, als leistungsstark erwiesen. Dennoch bleibt die Erklärbarkeit der Entscheidungsprozesse eine Herausforderung, die die Akzeptanz in kritischen Bereichen wie der medizinischen Diagnostik und sicherheitsrelevanten Anwendungen einschränkt. Dieses Werk beleuchtet die Notwendigkeit, die Entscheidungsfindung von SVMs nachvollziehbar zu machen, und stellt verschiedene Ansätze vor, die von führenden Forschenden entwickelt wurden. Darüber hinaus werden erfolgreiche Anwendungen und zukünftige Forschungsrichtungen diskutiert. Das Buch richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker im Bereich Data Mining und Datenanalyse und ist sowohl als Referenzwerk als auch als Lehrmaterial von Bedeutung.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Support Vector Machines and Perceptrons, Fachbücher von M. Narasimha Murty, Rashmi Raghava, M.N. Murty, M N MurtyDas Buch "Support Vector Machines and Perceptrons" bietet eine umfassende Analyse der aktuellen Entwicklungen in der Klassifikationstechnik, insbesondere im Bereich der Support Vector Machines (SVM) und Perzeptronen. SVMs sind weithin anerkannt als eines der effektivsten Werkzeuge für verschiedene maschinelle Lernaufgaben, insbesondere für Klassifikationsprobleme. Das Werk beleuchtet die mathematischen Grundlagen der SVM, einschliesslich der Maximierung des Abstands zwischen Klassen und der Bedeutung der Regularisierung bei nicht-linear separierbaren Daten. Darüber hinaus wird die Anwendung von SVMs in sozialen und Informationsnetzwerken untersucht. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Vergleich der Leistung von Perzeptronen mit SVMs in unterschiedlichen Anwendungsbereichen. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für diese wichtigen Klassifikationsmethoden erlangen möchten.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Support Vector Machines, Fachbücher von Ingo Steinwart, Andreas ChristmannDas Buch "Support Vector Machines" bietet eine umfassende Einführung in die Prinzipien und Entwicklungen von Support Vector Machines (SVMs), einem leistungsstarken Werkzeug für Modellierung und Vorhersage in verschiedenen Anwendungsbereichen. Die Autoren, Andreas Christmann und Ingo Steinwart, erläutern die grundlegenden Ideen hinter SVMs und beleuchten die neuesten Fortschritte sowie aktuelle Forschungsfragen in einem einheitlichen Stil. Die Erfolge von SVMs werden auf drei Hauptgründe zurückgeführt: ihre Fähigkeit, mit einer geringen Anzahl von Freiheitsgraden effektiv zu lernen, ihre Robustheit gegenüber Modellverletzungen und Ausreissern sowie ihre rechnerische Effizienz im Vergleich zu anderen Methoden. Das Buch reflektiert die Entwicklungen der letzten 15 Jahre, die durch die Arbeiten von Vapnik massgeblich geprägt wurden, und zeigt die zunehmende Relevanz von SVMs in den Bereichen Maschinenlernen, Statistik und Mathematik auf. Es wird angestrebt, den interdisziplinären Austausch zu fördern und die Leser zu inspirieren, sich intensiver mit diesem Thema auseinanderzusetzen.176,54 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Support Vector Machines for Pattern Classification, Fachbücher von Shigeo AbeDas Buch "Support Vector Machines for Pattern Classification" von Shigeo Abe bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung von Support Vector Machines (SVMs) zur Musterklassifikation. Es richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für die Leistungsfähigkeit von SVMs in verschiedenen Klassifikations- und Regressionsaufgaben erlangen möchten. Der Autor behandelt sowohl die theoretischen Grundlagen als auch praktische Aspekte, einschliesslich einer rigorosen Leistungsbewertung von Klassifikatoren und Regressoren. Das Werk enthält zahlreiche Illustrationen und Beispiele, die die Konzepte veranschaulichen und die Anwendung der Methoden erleichtern. Darüber hinaus werden verschiedene Architekturen für die Multiklassenklassifikation und Funktionapproximation vorgestellt, ergänzt durch Evaluierungskriterien für die Leistung der Modelle.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Rule Extraction from Support Vector Machines, Fachbücher von Joachim DiederichDas Buch "Rule Extraction from Support Vector Machines" bietet eine umfassende Analyse der Methoden zur Regelextraktion aus Support Vector Machines (SVMs), einem der dynamischsten Forschungsgebiete im Bereich des maschinellen Lernens. SVMs haben sich in verschiedenen Anwendungen, wie der Text- und Bildklassifikation, als leistungsstark erwiesen. Dennoch bleibt die Erklärbarkeit der Entscheidungsprozesse eine Herausforderung, die die Akzeptanz in kritischen Bereichen wie der medizinischen Diagnostik und sicherheitsrelevanten Anwendungen einschränkt. Dieses Werk beleuchtet die Notwendigkeit, die Entscheidungsfindung von SVMs nachvollziehbar zu machen, und stellt verschiedene Ansätze vor, die von führenden Forschenden entwickelt wurden. Darüber hinaus werden erfolgreiche Anwendungen und zukünftige Forschungsrichtungen diskutiert. Das Buch richtet sich an Forscher, Studierende und Praktiker im Bereich Data Mining und Datenanalyse und ist sowohl als Referenzwerk als auch als Lehrmaterial von Bedeutung.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Support Vector Machines and Perceptrons, Fachbücher von M. Narasimha Murty, Rashmi Raghava, M.N. Murty, M N MurtyDas Buch "Support Vector Machines and Perceptrons" bietet eine umfassende Analyse der aktuellen Entwicklungen in der Klassifikationstechnik, insbesondere im Bereich der Support Vector Machines (SVM) und Perzeptronen. SVMs sind weithin anerkannt als eines der effektivsten Werkzeuge für verschiedene maschinelle Lernaufgaben, insbesondere für Klassifikationsprobleme. Das Werk beleuchtet die mathematischen Grundlagen der SVM, einschliesslich der Maximierung des Abstands zwischen Klassen und der Bedeutung der Regularisierung bei nicht-linear separierbaren Daten. Darüber hinaus wird die Anwendung von SVMs in sozialen und Informationsnetzwerken untersucht. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Vergleich der Leistung von Perzeptronen mit SVMs in unterschiedlichen Anwendungsbereichen. Dieses Fachbuch richtet sich an Fachleute und Studierende, die ein vertieftes Verständnis für diese wichtigen Klassifikationsmethoden erlangen möchten.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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