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Support Vector Machines / by Ingo Steinwart, Andreas Christmann; edited by Michael Jordan, Jon Kleinberg, Bernhard Schölkopf

This book explains the principles that make support vector machines (SVMs) a successful modelling and prediction tool for a variety of applications. The authors present the basic ideas of SVMs together with the latest developments and current research questions in a unified style. They identify thre... Full description

PPN (Catalogue-ID): 583747310
Personen: Steinwart, Ingo [VerfasserIn]
Christmann, Andreas
Jordan, Michael
Kleinberg, Jon
Schölkopf, Bernhard
Format: eBook eBook
Language: English
Published: New York, NY, Springer, 2008
[Heidelberg], Springer, 2008
Series: Information Science and Statistics
RVK:

ST 300: Informatik -- Monographien -- Künstliche Intelligenz -- Allgemeines

Subjects:

Online-Publikation

Support-Vektor-Maschine

Computer science

Data mining

Artificial intelligence

Optical pattern recognition

Artificial intelligence

Computer Science

Computer science

Data mining

Optical pattern recognition

Support-Vektor-Maschine / Online-Publikation

Formangabe: Lehrbuch
Notes: Includes bibliographical references and indexes
Physical Description: Online-Ressource, v.: digital.
Link: Inhaltstext
ISBN: 978-0-387-77242-4
978-0-387-77241-7
Sekundärausgabe Online-Ausg., 2008, Springer eBook Collection. Computer Science

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520 |a This book explains the principles that make support vector machines (SVMs) a successful modelling and prediction tool for a variety of applications. The authors present the basic ideas of SVMs together with the latest developments and current research questions in a unified style. They identify three reasons for the success of SVMs: their ability to learn well with only a very small number of free parameters, their robustness against several types of model violations and outliers, and their computational efficiency compared to several other methods. The book provides a unique in-depth treatment of both fundamental and recent material on SVMs that so far has been scattered in the literature. The book can thus serve as both a basis for graduate courses and an introduction for statisticians, mathematicians, and computer scientists. It further provides a valuable reference for researchers working in the field. The book covers all important topics concerning support vector machines such as: loss functions and their role in the learning process, reproducing kernel Hilbert spaces and their properties, a thorough statistical analysis that uses both traditional uniform bounds and more advanced localized techniques based on Rademacher averages and Talagrand's inequality, a detailed treatment of classification and regression, a detailed robustness analysis, and a description of some of the most recent implementation techniques. To make the book self-contained, an extensive appendix is added which provides the reader with the necessary background from statistics, probability theory, functional analysis, convex analysis, and topology. 
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