Least Squares Support Vector Machines by Johan A. K. Suykens, Jos De Brabanter,

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ISBN
9789812381514
Categoría

Acerca de este producto

Product Identifiers

Publisher
World Industries Scientific Publishing Co Pte LTD
ISBN-10
9812381511
ISBN-13
9789812381514
eBay Product ID (ePID)
2385944

Product Key Features

Number of Pages
308 Pages
Language
English
Publication Name
Least Squares Support Vector Machines
Subject
Probability & Statistics / General, Neural Networks
Publication Year
2002
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Computers
Author
Johan A. K. Suykens, Jos De Brabanter, JOOS Vandewalle, Bart De Moor, Tony Van Gestel
Format
Hardcover

Dimensions

Item Weight
0 Oz

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
Synopsis
This book focuses on Least Squares Support Vector Machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations from optimization theory. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is discussed, together with methods for imposing sparseness and employing robust statistics.The framework is further extended towards unsupervised learning by considering PCA analysis and its kernel version as a one-class modelling problem. This leads to new primal-dual support vector machine formulations for kernel PCA and kernel CCA analysis. Furthermore, LS-SVM formulations are given for recurrent networks and control. In general, support vector machines may pose heavy computational challenges for large data sets. For this purpose, a method of fixed size LS-SVM is proposed where the estimation is done in the primal space in relation to a Nystr m sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples.
LC Classification Number
Q325.5

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