diemthaokittens
New member
[Flash Sale: Mua Ngay để Rinh Ngay Ưu Đãi Lớn - Số Lượng Có Hạn!]: (https://shorten.asia/nPPKvUAe)
** Giới thiệu về hỗ trợ máy vector và các phương pháp học tập dựa trên kernel khác **
** Hashtags: ** #Machinelearning #datascience #kernelmethods
** Tóm tắt: ** Cuốn sách này cung cấp một giới thiệu toàn diện về hỗ trợ máy vector (SVM) và các phương pháp học tập dựa trên kernel khác.Nó bao gồm các nền tảng lý thuyết của SVM, cũng như các kỹ thuật thực tế để sử dụng chúng.Cuốn sách cũng bao gồm một bộ sưu tập các bài tập và ví dụ đã làm việc.
**Thân hình:**
Các máy Vector hỗ trợ (SVM) là một kỹ thuật học máy mạnh mẽ có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm phân loại, hồi quy và phân cụm.SVM dựa trên ý tưởng tìm một siêu phẳng trong không gian chiều cao, phân tách dữ liệu thành hai lớp.Mục tiêu là tìm thấy một siêu phẳng có tỷ suất lợi nhuận lớn nhất giữa hai lớp, điều này sẽ dẫn đến một trình phân loại chính xác hơn.
SVM đặc biệt phù hợp với các vấn đề trong đó dữ liệu có thể tách rời tuyến tính.Tuy nhiên, ngay cả khi dữ liệu không thể tách rời tuyến tính, SVM vẫn có thể được sử dụng bằng cách sử dụng hàm kernel để ánh xạ dữ liệu vào một không gian chiều cao hơn, nơi nó trở nên tách biệt tuyến tính.
Các phương pháp học tập dựa trên kernel là một lớp chung của các thuật toán học máy sử dụng hạt nhân để ánh xạ dữ liệu vào một không gian chiều cao hơn.Điều này cho phép các thuật toán tìm hiểu các mối quan hệ phức tạp hơn giữa dữ liệu, có thể dẫn đến hiệu suất được cải thiện.
Cuốn sách "Giới thiệu về hỗ trợ máy vector và các phương pháp học tập dựa trên kernel khác" cung cấp một giới thiệu toàn diện về SVM và các phương pháp học tập dựa trên kernel khác.Nó bao gồm các nền tảng lý thuyết của SVM, cũng như các kỹ thuật thực tế để sử dụng chúng.Cuốn sách cũng bao gồm một bộ sưu tập các bài tập và ví dụ đã làm việc.
Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về SVM và các phương pháp học tập dựa trên kernel khác, cuốn sách này là một nguồn tài nguyên tuyệt vời.Nó cung cấp một nền tảng vững chắc trong lý thuyết và thực hành các kỹ thuật này, và nó có đầy đủ các ví dụ và bài tập hữu ích.
**Người giới thiệu:**
* Cristianini, N., & Shawe-Taylor, J. (2000).*Giới thiệu về hỗ trợ máy vector và các phương pháp học tập dựa trên kernel khác*.Nhà xuất bản Đại học Cambridge.
=======================================
[Flash Sale: Mua Ngay để Rinh Ngay Ưu Đãi Lớn - Số Lượng Có Hạn!]: (https://shorten.asia/nPPKvUAe)
=======================================
**An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods**
**Hashtags:** #Machinelearning #datascience #kernelmethods
**Summary:** This book provides a comprehensive introduction to support vector machines (SVMs) and other kernel-based learning methods. It covers the theoretical foundations of SVMs, as well as practical techniques for using them. The book also includes an extensive collection of exercises and worked examples.
**Body:**
Support vector machines (SVMs) are a powerful machine learning technique that can be used for a wide variety of tasks, including classification, regression, and clustering. SVMs are based on the idea of finding a hyperplane in high-dimensional space that separates the data into two classes. The goal is to find a hyperplane that has the largest margin between the two classes, which will result in a more accurate classifier.
SVMs are particularly well-suited for problems where the data is linearly separable. However, even when the data is not linearly separable, SVMs can still be used by using a kernel function to map the data into a higher-dimensional space where it becomes linearly separable.
Kernel-based learning methods are a general class of machine learning algorithms that use kernels to map data into a higher-dimensional space. This allows the algorithms to learn more complex relationships between the data, which can lead to improved performance.
The book "An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-Based Learning Methods" provides a comprehensive introduction to SVMs and other kernel-based learning methods. It covers the theoretical foundations of SVMs, as well as practical techniques for using them. The book also includes an extensive collection of exercises and worked examples.
If you are interested in learning more about SVMs and other kernel-based learning methods, this book is a great resource. It provides a solid foundation in the theory and practice of these techniques, and it is full of helpful examples and exercises.
**References:**
* Cristianini, N., & Shawe-Taylor, J. (2000). *An Introduction to Support Vector Machines and other Kernel-Based Learning Methods*. Cambridge University Press.
=======================================
[Đây là sản phẩm chất lượng nhất hiện nay, bạn không nên bỏ lỡ!]: (https://shorten.asia/nPPKvUAe)
