Large-Scale Kernel Machines
|
Автор | | Edited by Leon Bottou, Olivier Chapelle, Dennis DeCoste and Jason Weston |
|
Содержание:
След истины, Стоит только захотеть, Мертвая трава, Похищение премьера, Шутки старых дядюшек, Кровь - не водица, Художества тетушки Мюриел, Чисто семейное дело, Чикагский расклад, Воздушная тревога, Львиное озеро, Шанс на выигрыш, Ведется расследование, Смерть репортера, Человек возвращается из прошлого, Миссия в Грауенштадт, Место встречи - Берн, Палач не ждет, Погоня, Материал не для печати, Рассказы, Полицейские и воры, Один против всех, Беги, негр, беги!, Дело воющей собаки, Плата за страх, Большие следы, Плата за страх, Сокровища Сьерра-Мадре, Лев
Описание:
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...Похожие книги