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Advances in Large-Margin Classifiers

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Smola, Alexander J. (EDT)/ Bartlett, Peter J. (EDT)/ Scholkopf, Bernhard (EDT)/ Schuurmans, Dale (ED 作者
Mit Pr
譯者
2000-9 出版日期
422 頁數
$ 62.15 價格
HRD
叢書系列
9780262194488 圖書編碼

Advances in Large-Margin Classifiers 在線電子書 圖書標籤: 機器學習   


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發表於2024-11-25

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Advances in Large-Margin Classifiers 在線電子書 圖書描述

The concept of large margins is a unifying principle for the analysis of many different approaches to the classification of data from examples, including boosting, mathematical programming, neural networks, and support vector machines. The fact that it is the margin, or confidence level, of a classification--that is, a scale parameter--rather than a raw training error that matters has become a key tool for dealing with classifiers. This book shows how this idea applies to both the theoretical analysis and the design of algorithms.The book provides an overview of recent developments in large margin classifiers, examines connections with other methods (e.g., Bayesian inference), and identifies strengths and weaknesses of the method, as well as directions for future research. Among the contributors are Manfred Opper, Vladimir Vapnik, and Grace Wahba.

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