Uczenie się za pomocą maszyn wektorów nośnych

Opinie czytelników

Obecnie brak opinii czytelników. Ocena opiera się na 2 głosach.

Oryginalny tytuł:

Learning with Support Vector Machines

Zawartość książki:

Maszyny wektorów nośnych stały się dobrze ugruntowanym narzędziem w uczeniu maszynowym. Dobrze sprawdzają się w praktyce i są obecnie wykorzystywane w szerokim zakresie zastosowań, od rozpoznawania odręcznych cyfr, po identyfikację twarzy, kategoryzację tekstu, bioinformatykę i marketing baz danych.

W tej książce przedstawiamy wstępny przegląd tego tematu. Zaczynamy od prostej maszyny wektorów nośnych do klasyfikacji binarnej, a następnie rozważamy klasyfikację wieloklasową i uczenie się w obecności szumu. Pokazujemy, że ramy te można rozszerzyć na wiele innych scenariuszy, takich jak przewidywanie z rzeczywistymi wartościami wyjściowymi, wykrywanie nowości i obsługa złożonych struktur wyjściowych, takich jak drzewa parsowania.

Na koniec przedstawiamy przegląd głównych typów kerneli, które są wykorzystywane w praktyce oraz sposoby uczenia się i prognozowania na podstawie wielu typów danych wejściowych. Spis treści: Support Vector Machines for Classification / Kernel-based Models / Learning with Kernels.