Large-Scale Kernel Machines / Najlacnejšie knihy
Large-Scale Kernel Machines

Kód: 04560483

Large-Scale Kernel Machines

Autor Leon Bottou

Pervasive and networked computers have dramatically reduced the cost of collecting and distributing large datasets. In this context, machine learning algorithms that scale poorly could simply become irrelevant. We need learning al ... celý popis

10.32

Bežne: 11.76 €

Ušetríte 1.44 €

Dostupnosť:

50 % šancaMáme informáciu, že by titul mohol byť dostupný. Na základe vašej objednávky sa ho pokúsime do 6 týždňov zabezpečiť.
Prehľadáme celý svet

Informovať o naskladnení

Pridať medzi želanie

Mohlo by sa vám tiež páčiť

Darujte túto knihu ešte dnes
  1. Objednajte knihu a vyberte Zaslať ako darček.
  2. Obratom obdržíte darovací poukaz na knihu, ktorý môžete ihneď odovzdať obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nič sa nestaráte.

Viac informácií

Informovať o naskladnení knihy

Informovať o naskladnení knihy


Súhlas - Odoslaním žiadosti vyjadrujem Súhlas so spracovaním osobných údajov na marketingové účely.

Zašleme vám správu akonáhle knihu naskladníme

Zadajte do formulára e-mailovú adresu a akonáhle knihu naskladníme, zašleme vám o tom správu. Postrážime všetko za vás.

Viac informácií o knihe Large-Scale Kernel Machines

Nákupom získate 26 bodov

Anotácia knihy

Pervasive and networked computers have dramatically reduced the cost of collecting and distributing large datasets. In this context, machine learning algorithms that scale poorly could simply become irrelevant. We need learning algorithms that scale linearly with the volume of the data while maintaining enough statistical efficiency to outperform algorithms that simply process a random subset of the data. This volume offers researchers and engineers practical solutions for learning from large scale datasets, with detailed descriptions of algorithms and experiments carried out on realistically large datasets. At the same time it offers researchers information that can address the relative lack of theoretical grounding for many useful algorithms. After a detailed description of state-of-the-art support vector machine technology, an introduction of the essential concepts discussed in the volume, and a comparison of primal and dual optimization techniques, the book progresses from well-understood techniques to more novel and controversial approaches. Many contributors have made their code and data available online for further experimentation. Topics covered include fast implementations of known algorithms, approximations that are amenable to theoretical guarantees, and algorithms that perform well in practice but are difficult to analyze theoretically.ContributorsLeon Bottou, Yoshua Bengio, Stephane Canu, Eric Cosatto, Olivier Chapelle, Ronan Collobert, Dennis DeCoste, Ramani Duraiswami, Igor Durdanovic, Hans-Peter Graf, Arthur Gretton, Patrick Haffner, Stefanie Jegelka, Stephan Kanthak, S. Sathiya Keerthi, Yann LeCun, Chih-Jen Lin, Gaelle Loosli, Joaquin Quinonero-Candela, Carl Edward Rasmussen, Gunnar Ratsch, Vikas Chandrakant Raykar, Konrad Rieck, Vikas Sindhwani, Fabian Sinz, Soren Sonnenburg, Jason Weston, Christopher K. I. Williams, Elad Yom-TovLeon Bottou is a Research Scientist at NEC Labs America. Olivier Chapelle is with Yahoo! Research. He is editor of Semi-Supervised Learning (MIT Press, 2006). Dennis DeCoste is with Microsoft Research. Jason Weston is a Research Scientist at NEC Labs America.

Parametre knihy

Zaradenie knihy Knihy po anglicky Computing & information technology Computer programming / software development Algorithms & data structures

10.32

Obľúbené z iného súdka



Osobný odber Bratislava a 2642 dalších

Copyright ©2008-24 najlacnejsie-knihy.sk Všetky práva vyhradenéSúkromieCookies


Môj účet: Prihlásiť sa
Všetky knihy sveta na jednom mieste. Navyše za skvelé ceny.

Nákupný košík ( prázdny )

Vyzdvihnutie v Zásielkovni
zadarmo nad 59,99 €.

Nachádzate sa: