Pregled bibliografske jedinice broj: 244815
Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised and Unsupervised Learning
Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised and Unsupervised Learning, 2006 (monografija)
CROSBI ID: 244815 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets: Supervised, Semi-supervised and Unsupervised Learning
Autori
Huang, Te-Ming ; Kecman, Vojislav ; Kopriva, Ivica
Ostali urednici
Kacprzyk, Janusz
Vrsta, podvrsta i kategorija knjige
Autorske knjige, monografija, znanstvena
Izdavač
Springer
Godina
2006
Stranica
260
ISBN
3-540-31681-7
Ključne riječi
Data mining; Kernels based methods; Supervised learning; Semi-supervised learning; Unsupervised learning
(-Data mining; Kernels based methods; Supervised learning; Semi-supervised learning; Unsupervised learning)
Sažetak
Prema citatu s poleđine kjnige:” Kernel Based Algorithms for Mining Huge Data Sets je prva knjiga koja objedinjava polja nadziranog, polunadziranog i nenadziranog strojnog učenja. Knjiga izlaže teoriju i algoritme za pretraživanje i klasifikaciju velikih skupova podataka pomoću support vector machines (SVM). U knjizi je demonstrirano kako se formulacija SVM preko kernels-a (kSVM) može koristiti u redukciji dimenzionalnosti. Knjiga također ilustrira sličnosti i razlike između dvije najpopularnije tehnike nenadziranog učenja: analize principijelnih komponenata (engl. principal component analysis – PCA) i analize nezavisnih komponenata (engl. independent component analysis – ICA)…
Izvorni jezik
Engleski
Znanstvena područja
Elektrotehnika
POVEZANOST RADA
Ustanove:
Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb
