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Support Vector Machines and Perceptrons - 9783319410623

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Última actualización el 26 may 2024 21:37:22 H.EspVer todas las actualizacionesVer todas las actualizaciones

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Estado: Nuevo: Libro nuevo, sin usar y sin leer, que está en perfecto estado; incluye todas las páginas sin ...

Book Title: Support Vector Machines and Perceptrons

ISBN: 9783319410623

Publication Year: 2016

Type: Textbook

Format: Paperback

Language: English

Publication Name: Support Vector Machines and Perceptrons: Learning, Optimization, Classification, and Application to Social Networks

Item Height: 235mm

Author: Rashmi Raghava, M.N. Murty

Publisher: Springer International Publishing A&G

Item Width: 155mm

Subject: Computer Science

Item Weight: 1825g

Number of Pages: 95 Pages

Acerca de este producto

Product Information

This work reviews the state of the art in SVM and perceptron classifiers. A Support Vector Machine (SVM) is easily the most popular tool for dealing with a variety of machine-learning tasks, including classification. SVMs are associated with maximizing the margin between two classes. The concerned optimization problem is a convex optimization guaranteeing a globally optimal solution. The weight vector associated with SVM is obtained by a linear combination of some of the boundary and noisy vectors. Further, when the data are not linearly separable, tuning the coefficient of the regularization term becomes crucial. Even though SVMs have popularized the kernel trick, in most of the practical applications that are high-dimensional, linear SVMs are popularly used. The text examines applications to social and information networks. The work also discusses another popular linear classifier, the perceptron, and compares its performance with that of the SVM in different application areas.>

Product Identifiers

Publisher

Springer International Publishing A&G

ISBN-13

9783319410623

eBay Product ID (ePID)

223771740

Product Key Features

Author

Rashmi Raghava, M.N. Murty

Publication Name

Support Vector Machines and Perceptrons: Learning, Optimization, Classification, and Application to Social Networks

Format

Paperback

Language

English

Subject

Computer Science

Publication Year

2016

Type

Textbook

Number of Pages

95 Pages

Dimensions

Item Height

235mm

Item Width

155mm

Item Weight

1825g

Additional Product Features

Title_Author

M.N. Murty, Rashmi Raghava

Series Title

Springerbriefs in Computer Science

Country/Region of Manufacture

Switzerland

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