Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond (Adaptive Computation and Machine Learning Series)
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Beschreibung
"Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond" von Alexander J. Smola ist ein umfassendes Werk, das sich mit der Theorie und Anwendung von Kernel-Methoden im maschinellen Lernen beschäftigt. Das Buch bietet eine detaillierte Einführung in Support Vector Machines (SVMs), die als leistungsstarke Werkzeuge für Klassifikations- und Regressionsaufgaben bekannt sind. Es behandelt die mathematischen Grundlagen der Kernel-Methoden und erklärt, wie diese genutzt werden können, um komplexe Muster in Daten zu erkennen. Ein wesentlicher Bestandteil des Buches ist die Diskussion über Regularisierungstechniken, die helfen, Überanpassung zu vermeiden und die Generalisierungsfähigkeit der Modelle zu verbessern. Darüber hinaus wird auf Optimierungsmethoden eingegangen, die entscheidend für das effiziente Training von SVMs sind. Das Buch richtet sich an Leser mit einem Interesse an den theoretischen Aspekten des maschinellen Lernens sowie an Praktiker, die fortgeschrittene Techniken zur Lösung realer Probleme einsetzen möchten. Durch seine klare Darstellung komplexer Konzepte und zahlreiche Beispiele dient es sowohl als Lehrbuch als auch als Nachschlagewerk für Forscher und Entwickler im Bereich der adaptiven Berechnung und des maschinellen Lernens.
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