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Least Squares Support Vector Machines

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Johan A K Suykens 作者
World Scientific Publishing Company
譯者
2003-01 出版日期
308 頁數
USD 78.00 價格
Hardcover
叢書系列
9789812381514 圖書編碼

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發表於2024-11-10

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Least Squares Support Vector Machines 在線電子書 圖書描述

An examination of least squares support vector machines (LS-SVMs) which are reformulations to standard SVMs. LS-SVMs are closely related to regularization networks and Gaussian processes but additionally emphasize and exploit primal-dual interpretations from optimization theory. The authors explain the natural links between LS-SVM classifiers and kernel Fisher discriminant analysis. Bayesian inference of LS-SVM models is discussed, together with methods for imposing sparseness and employing robust statistics. The framework is further extended towards unsupervised learning by considering PCA analysis and its kernel version as a one-class modelling problem. This leads to new primal-dual support vector machine formulations for kernel PCA and kernel CCA analysis. Furthermore, LS-SVM formulations are given for recurrent networks and control. In general, support vector machines may pose heavy computational challenges for large data sets. For this purpose, a method of fixed size LS-SVM is proposed where the estimation is done in the primal space in relation to a Nystrom sampling with active selection of support vectors. The methods are illustrated with several examples.

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