Kernels For Structured Data
Thomas Gartner
aug 2008 · Series In Machine Perception And Artificial Intelligence Boek 72 · World Scientific
E-boek
216
Pagina's
family_home
Geschikt
info
reportBeoordelingen en reviews worden niet geverifieerd. Meer informatie
Over dit e-boek
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.
Dit e-boek beoordelen
Geef ons je mening.
Informatie over lezen
Smartphones en tablets
Installeer de Google Play Boeken-app voor Android en iPad/iPhone. De app wordt automatisch gesynchroniseerd met je account en met de app kun je online of offline lezen, waar je ook bent.
Laptops en computers
Via de webbrowser van je computer kun je luisteren naar audioboeken die je hebt gekocht op Google Play.
eReaders en andere apparaten
Als je wilt lezen op e-ink-apparaten zoals e-readers van Kobo, moet je een bestand downloaden en overzetten naar je apparaat. Volg de gedetailleerde instructies in het Helpcentrum om de bestanden over te zetten op ondersteunde e-readers.
