Kernels For Structured Data
Thomas Gartner
2008 අගෝ · Series In Machine Perception And Artificial Intelligence පොත 72 · World Scientific
ඉ-පොත
216
පිටු
family_home
සුදුසුකම් ලබයි
info
reportඇගයීම් සහ සමාලෝචන සත්‍යාපනය කර නැත වැඩිදුර දැන ගන්න
මෙම ඉ-පොත ගැන
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.
මෙම ඉ-පොත අගයන්න
ඔබ සිතන දෙය අපට කියන්න.
කියවීමේ තොරතුරු
ස්මාර්ට් දුරකථන සහ ටැබ්ලට්
Android සහ iPad/iPhone සඳහා Google Play පොත් යෙදුම ස්ථාපනය කරන්න. එය ඔබේ ගිණුම සමඟ ස්වයංක්‍රීයව සමමුහුර්ත කරන අතර ඔබට ඕනෑම තැනක සිට සබැඳිව හෝ නොබැඳිව කියවීමට ඉඩ සලසයි.
ලැප්ටොප් සහ පරිගණක
ඔබට ඔබේ පරිගණකයේ වෙබ් බ්‍රව්සරය භාවිතයෙන් Google Play මත මිලදී ගත් ශ්‍රව්‍යපොත්වලට සවන් දිය හැක.
eReaders සහ වෙනත් උපාංග
Kobo eReaders වැනි e-ink උපාංග පිළිබඳ කියවීමට, ඔබ විසින් ගොනුවක් බාගෙන ඔබේ උපාංගයට එය මාරු කිරීම සිදු කළ යුතු වේ. ආධාරකරු ඉ-කියවනයට ගොනු මාරු කිරීමට විස්තරාත්මක උදවු මධ්‍යස්ථාන උපදෙස් අනුගමනය කරන්න.
