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Regularization, Optimization, Kernels, and Support Vector Machines

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Description

This book is a collection of invited contributions from leading researchers in machine learning. Comprised of 21 chapters, this comprehensive reference covers the latest research and advances in regularization, sparsity, and compressed sensing; describes recent progress in convex and large-scale optimization, kernel methods, and support vector machines; and discusses output kernel learning, domain adaptation, multi-layer support vector machines, and more.

Spécifications

Parties prenantes

Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
526
Langue:
Anglais
Collection :

Caractéristiques

EAN:
9781482241396
Date de parution :
30-10-14
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
Dimensions :
163 mm x 229 mm
Poids :
816 g
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