Titre :	An introduction to support vector machines : And other kernel-based learning methods
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Nello Cristianini ; John Shawe-Taylor
Editeur :	Cambridge : Cambridge university press
Année de publication :	2000
Importance :	1vol (189 p.)
Présentation :	ill.
Format :	26 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-0-521-78019-3
Catégories :	Informatique
Mots-clés :	Intelligence artificielle Apprentissage automatique Acquisition des connaissances (systèmes experts) Modèles stochastiques d'apprentissage Traitement vectoriel Noyaux (analyse fonctionnelle) Algorithmes
Index. décimale :	006.3 Intelligence artificielle
Résumé :	Il s'agit de la première introduction complète aux machines vectorielles de support (SVM), un système d'apprentissage de nouvelle génération basé sur les avancées récentes de la théorie de l'apprentissage statistique. Les étudiants trouveront le livre à la fois stimulant et accessible, tandis que les praticiens seront guidés en douceur à travers le matériel requis pour une bonne compréhension de la théorie et de ses applications. Les concepts sont introduits progressivement dans des étapes accessibles et autonomes, tandis que la présentation est rigoureuse et approfondie. Les pointeurs vers la documentation pertinente et les sites Web contenant des logiciels en font un point de départ idéal pour une étude plus approfondie.
Note de contenu :	Sommaire Preface 1. The learning methodology 2. Linear learning machines 3. Kernel-induced feature space 4. Generalisation theory 5. Optimisation theory 6. Support vector machines 7. Implementation techniques 8. Applications of support vector machines Appendix A: pseudocode for the SMO algorithm Appendix B: background mathematics Appendix C: glossary Appendix D: notation Bibliography; Index.
Côte titre :	Fs/19780

An introduction to support vector machines : And other kernel-based learning methods [texte imprimé] / Nello Cristianini ; John Shawe-Taylor . - Cambridge : Cambridge university press, 2000 . - 1vol (189 p.) : ill. ; 26 cm.
ISBN : 978-0-521-78019-3

Catégories :	Informatique
Mots-clés :	Intelligence artificielle Apprentissage automatique Acquisition des connaissances (systèmes experts) Modèles stochastiques d'apprentissage Traitement vectoriel Noyaux (analyse fonctionnelle) Algorithmes
Index. décimale :	006.3 Intelligence artificielle
Résumé :	Il s'agit de la première introduction complète aux machines vectorielles de support (SVM), un système d'apprentissage de nouvelle génération basé sur les avancées récentes de la théorie de l'apprentissage statistique. Les étudiants trouveront le livre à la fois stimulant et accessible, tandis que les praticiens seront guidés en douceur à travers le matériel requis pour une bonne compréhension de la théorie et de ses applications. Les concepts sont introduits progressivement dans des étapes accessibles et autonomes, tandis que la présentation est rigoureuse et approfondie. Les pointeurs vers la documentation pertinente et les sites Web contenant des logiciels en font un point de départ idéal pour une étude plus approfondie.
Note de contenu :	Sommaire Preface 1. The learning methodology 2. Linear learning machines 3. Kernel-induced feature space 4. Generalisation theory 5. Optimisation theory 6. Support vector machines 7. Implementation techniques 8. Applications of support vector machines Appendix A: pseudocode for the SMO algorithm Appendix B: background mathematics Appendix C: glossary Appendix D: notation Bibliography; Index.
Côte titre :	Fs/19780