Kernels For Structured Data
Thomas Gartner
2008 оны 8-р сар · Series In Machine Perception And Artificial Intelligence 72-р ном · World Scientific
Электрон ном
216
Хуудас
family_home
Боломжит
info
reportҮнэлгээ болон шүүмжийг баталгаажуулаагүй Нэмэлт мэдээлэл авах
Энэ электрон номын тухай
This book provides a unique treatment of an important area of machine learning and answers the question of how kernel methods can be applied to structured data. Kernel methods are a class of state-of-the-art learning algorithms that exhibit excellent learning results in several application domains. Originally, kernel methods were developed with data in mind that can easily be embedded in a Euclidean vector space. Much real-world data does not have this property but is inherently structured. An example of such data, often consulted in the book, is the (2D) graph structure of molecules formed by their atoms and bonds. The book guides the reader from the basics of kernel methods to advanced algorithms and kernel design for structured data. It is thus useful for readers who seek an entry point into the field as well as experienced researchers.
Энэ электрон номыг үнэлэх
Санал бодлоо хэлнэ үү.
Унших мэдээлэл
Ухаалаг утас болон таблет
Андройд болон iPad/iPhone-д Google Ном Унших аппыг суулгана уу. Үүнийг таны бүртгэлд автоматаар синк хийх бөгөөд та хүссэн газраасаа онлайн эсвэл офлайнаар унших боломжтой.
Зөөврийн болон ердийн компьютер
Та компьютерийн веб хөтчөөр Google Play-с авсан аудио номыг сонсох боломжтой.
eReaders болон бусад төхөөрөмжүүд
Kobo Цахим ном уншигч гэх мэт e-ink төхөөрөмжүүд дээр уншихын тулд та файлыг татаад төхөөрөмж рүүгээ дамжуулах шаардлагатай болно. Файлуудаа дэмжигддэг Цахим ном уншигч руу шилжүүлэхийн тулд Тусламжийн төвийн дэлгэрэнгүй зааварчилгааг дагана уу.
