Učení s podpůrnými vektory

Recenze čtenářů

Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 2 hlasů.

Původní název:

Learning with Support Vector Machines

Obsah knihy:

Stroje s podpůrnými vektory se staly dobře zavedeným nástrojem strojového učení. V praxi fungují dobře a nyní se používají v široké škále aplikací od rozpoznávání ručně psaných číslic po identifikaci obličejů, kategorizaci textu, bioinformatiku a databázový marketing.

V této knize podáváme úvodní přehled této problematiky. Začínáme jednoduchým strojem s podpůrnými vektory pro provádění binární klasifikace a poté se zabýváme klasifikací více tříd a učením za přítomnosti šumu. Ukazujeme, že tento rámec lze rozšířit na mnoho dalších scénářů, jako je predikce s výstupy s reálnou hodnotou, detekce novosti a zpracování složitých výstupních struktur, jako jsou například stromy parsů.

Nakonec uvádíme přehled hlavních typů jader, která se používají v praxi, a způsoby učení a předpovídání z více typů vstupních dat. Obsah: Tabulka: Stroje s podpůrnými vektory pro klasifikaci / Modely založené na jádrech / Učení s jádry.