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Nello Cristianini

An Introduction To Support Vector Machines And Other Kernel-Based Learning Methods Copertina rigida – 3 febbraio 2021

Edizione Inglese di Nello Cristianini (Autore, Collaboratore)

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This is the first comprehensive introduction to Support Vector Machines (SVMs), a generation learning system based on recent advances in statistical learning theory. SVMs deliver state-of-the-art performance in real-world applications such as text categorisation, hand-written character recognition, image classification, biosequences analysis, etc., and are now established as one of the standard tools for machine learning and data mining. Students will find the book both stimulating and accessible, while practitioners will be guided smoothly through the material required for a good grasp of the theory and its applications. The concepts are introduced gradually in accessible and self-contained stages, while the presentation is rigorous and thorough. Pointers to relevant literature and web sites containing software ensure that it forms an ideal starting point for further study. Equally, the book and its associated web site will guide practitioners to updated literature, new applications, and on-line software.

Lunghezza stampa

204 pagine
Lingua

Inglese
Editore

New Publisher
Data di pubblicazione

3 febbraio 2021
Dimensioni

17.53 x 1.52 x 24.89 cm
ISBN-10

0521780195
ISBN-13

978-0521780193
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Descrizione prodotto

Recensione

'… the most accessible introduction to the area I have yet seen'. D. J. Hand, Publication of the International Statistical Institute

'The book is an admirable presentation of this powerful new approach to pattern classification.' Alex M. Andrew, Robotica

' … an excellent book, complete and readable without big requirements in mathematical functional analysis.' Zentralblatt für Mathematik und ihre Grenzgebiete Mathematics Abstracts

Descrizione del libro

This is a comprehensive introduction to Support Vector Machines, a generation learning system based on advances in statistical learning theory.

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Dettagli prodotto

Editore ‏ : ‎ New Publisher (3 febbraio 2021)
Lingua ‏ : ‎ Inglese
Copertina rigida ‏ : ‎ 204 pagine
ISBN-10 ‏ : ‎ 0521780195
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-0521780193
Peso articolo ‏ : ‎ 500 g
Dimensioni ‏ : ‎ 17.53 x 1.52 x 24.89 cm

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Nello Cristianini

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Recensioni clienti

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Come funzionano le recensioni e le valutazioni dei clienti

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Marc Daelemans

and as such is quite useful in getting a feel for the possibilities and limitations ...

Recensito nel Regno Unito il 24 agosto 2014

Acquisto verificato

Not exactly a walk through the park ... but so far the most comprehensive and broad overview of the subject that I have read. The underlying mathematical concepts are many: linear systems, analysis, statistics, set theory, orthogonal functions and function transforms. I have used Wikipedia to brush up and read up on some of the material that is assumed to be known. Even without full mathematical rigor the text provides insights at a deeper level, and as such is quite useful in getting a feel for the possibilities and limitations of kernels and SVMs. Which after all was the purpose of the book.

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Ethan Bienstock

This textbook does an excellent job developing the mathematics and providing intuition behind SVMs

Recensito negli Stati Uniti il 3 agosto 2015

Acquisto verificato

This textbook does an excellent job developing the mathematics and providing intuition behind SVMs. That being said, This textbook assumes you have a firm grasp on vector calculus and linear algebra. Chapters 1 and 2 provide a good overview of how machine learning can be used in classification and linear regression. Chapter 5 is an overview of what is covered in most introductory multivariate calculus classes. However, chapter 3 and chapter 4 are not easy. If you lack a background in real analysis you can read the first four or five pages of each chapter and get a basic idea of what is being discussed. Some of the proofs could use a bit more explanation, but at the same time they are mathematically rigorous and concise.

Lastly, the author makes mention that you can read the book out of order. Here's the order that I read: chapter 1, chapter 2, chapter 5, chapter 3, chapter 6, chapter 4, chapter 8, and then chapter 7. I think this order gave me enough background information and motivated me to delve into the mathematical theory. I just want finish up by saying that if you're looking for a support vector implementation guide this is certainly not for you.

5 persone l'hanno trovato utile

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Sandro Saitta

More for mathematicians than computer scientist

Recensito negli Stati Uniti il 20 settembre 2006

Acquisto verificato

This book introduces the concepts of kernel-based methods and focuses specifically on Support Vector Machines (SVM). It is hard to read and a good background in mathematic is clearly needed. The book has a strong emphasis on SVM starting from the very first line of text. Concepts are well explained, although equations are not clear. The notation doesn't facilitate the reading at all. The book covers linear as well as kernel learning. The kernel trick is well described. It is easy to understand ideas behind SVM while reading the corresponding chapter. Finally a small chapter on SVM applications is proposed. Unfortunately, it only contains typical SVM applications (i.e. standard problems).

I think this book is good if you:

* Have a strong mathematical background

* Work in the specific domain of SVM (or kernel-based methods in general)

* Want to write a research paper about SVM and need the correct notations

However, this book is NOT intended for people who:

* Don't like to read theorems, corollaries and remarks

* Are not interested in reading hundreds of proofs

This is my personal opinion as a computer scientist: this book is definitely written for mathematicians.

37 persone l'hanno trovato utile

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Stuart M. Rodgers

Happy with SVM intro

Recensito negli Stati Uniti il 18 maggio 2009

Acquisto verificato

I wrote my review of this book on the ai forum.
You can see my write up there at the link below:
[...]

I liked the book overall.

Una persona l'ha trovato utile

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