Kernels For Structured Data
Thomas Gartner
ଅଗଷ୍ଟ 2008 · Series In Machine Perception And Artificial Intelligence 72 ବହି · World Scientific
ଇବୁକ୍
216
ପୃଷ୍ଠାଗୁଡ଼ିକ
family_home
ଯୋଗ୍ୟ
info
reportରେଟିଂ ଓ ସମୀକ୍ଷାଗୁଡ଼ିକୁ ଯାଞ୍ଚ କରାଯାଇନାହିଁ ଅଧିକ ଜାଣନ୍ତୁ
ଏହି ଇବୁକ୍ ବିଷୟରେ
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.
ଏହି ଇବୁକ୍କୁ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ କରନ୍ତୁ
ଆପଣ କଣ ଭାବୁଛନ୍ତି ତାହା ଆମକୁ ଜଣାନ୍ତୁ।
ପଢ଼ିବା ପାଇଁ ତଥ୍ୟ
ସ୍ମାର୍ଟଫୋନ ଓ ଟାବଲେଟ
Google Play Books ଆପ୍କୁ, Android ଓ iPad/iPhone ପାଇଁ ଇନଷ୍ଟଲ୍ କରନ୍ତୁ। ଏହା ସ୍ଵଚାଳିତ ଭାବେ ଆପଣଙ୍କ ଆକାଉଣ୍ଟରେ ସିଙ୍କ ହୋଇଯିବ ଏବଂ ଆପଣ ଯେଉଁଠି ଥାଆନ୍ତୁ ନା କାହିଁକି ଆନଲାଇନ୍ କିମ୍ବା ଅଫଲାଇନ୍ରେ ପଢ଼ିବା ପାଇଁ ଅନୁମତି ଦେବ।
ଲାପଟପ ଓ କମ୍ପ୍ୟୁଟର
ନିଜର କମ୍ପ୍ୟୁଟର୍ରେ ଥିବା ୱେବ୍ ବ୍ରାଉଜର୍କୁ ବ୍ୟବହାର କରି Google Playରୁ କିଣିଥିବା ଅଡିଓବୁକ୍କୁ ଆପଣ ଶୁଣିପାରିବେ।
ଇ-ରିଡର୍ ଓ ଅନ୍ୟ ଡିଭାଇସ୍ଗୁଡ଼ିକ
Kobo eReaders ପରି e-ink ଡିଭାଇସଗୁଡ଼ିକରେ ପଢ଼ିବା ପାଇଁ, ଆପଣଙ୍କୁ ଏକ ଫାଇଲ ଡାଉନଲୋଡ କରି ଏହାକୁ ଆପଣଙ୍କ ଡିଭାଇସକୁ ଟ୍ରାନ୍ସଫର କରିବାକୁ ହେବ। ସମର୍ଥିତ eReadersକୁ ଫାଇଲଗୁଡ଼ିକ ଟ୍ରାନ୍ସଫର କରିବା ପାଇଁ ସହାୟତା କେନ୍ଦ୍ରରେ ଥିବା ସବିଶେଷ ନିର୍ଦ୍ଦେଶାବଳୀକୁ ଅନୁସରଣ କରନ୍ତୁ।
