文件名称:
Learning with support vector machines
开发工具:
文件大小: 672kb
下载次数: 0
上传时间: 2011-12-30
详细说明： Contents Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix Acknowledgments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi 1 Support Vector Machines for Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Support Vector Machines for binary classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.3 Multi-class classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4 Learning with noise: soft margins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5 Algorithmic implementation of Support Vector Machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.6 Case Study 1: training a Support Vector Machine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.7 Case Study 2: predicting disease progression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.8 Case Study 3: drug discovery through active learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2 Kernel-based Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.2 Other kernel-based learning machines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.3 Introducing a confidence measure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.4 One class classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.5 Regression: learning with real-valued labels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.6 Structured output learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3 Learning with Kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.2 Properties of kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 3.3 Simple kernels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.4 Kernels for strings and sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.5 Kernels for graphs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.6 Multiple kernel learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.7 Learning kernel combinations via a maximum margin approach . . . . . . . . . . . . . . 57 3.8 Algorithmic approaches to multiple kernel learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.9 Case Study 4: protein fold prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62viii A Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 A.1 Introduction to optimization theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 A.2 Duality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 A.3 Constrained optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 ...展开收缩
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
