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Lutz Hamel

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Knowledge Discovery with Support Vector Machines (Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining Book 3) (English Edition) 1st 版, Kindle版

英語版 Lutz H. Hamel (著) 形式: Kindle版

4.8 6個の評価

シリーズ: Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining (全 7 冊)

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An easy-to-follow introduction to support vector machines

This book provides an in-depth, easy-to-follow introduction to support vector machines drawing only from minimal, carefully motivated technical and mathematical background material. It begins with a cohesive discussion of machine learning and goes on to cover:

Knowledge discovery environments
Describing data mathematically
Linear decision surfaces and functions
Perceptron learning
Maximum margin classifiers
Support vector machines
Elements of statistical learning theory
Multi-class classification
Regression with support vector machines
Novelty detection

Complemented with hands-on exercises, algorithm descriptions, and data sets, Knowledge Discovery with Support Vector Machines is an invaluable textbook for advanced undergraduate and graduate courses. It is also an excellent tutorial on support vector machines for professionals who are pursuing research in machine learning and related areas.

ISBN-13

978-0470371923
版

第1
付箋メモ

Kindle Scribeで
出版社

Wiley-Interscience
発売日

2011/9/21
シリーズの一部

Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining
言語

英語
ファイルサイズ

5248 KB
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Data Mining for Genomics and Proteomics: Analysis of Gene and Protein Expression Data (Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining Book 1) (English Edition)

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商品の説明

著者について

Lutz Hamel, PhD, teaches at the University of Rhode Island, where he founded the machine learning and data mining group. His major research interests are computational logic, machine learning, evolutionary computation, data mining, bioinformatics, and computational structures in art and literature.

登録情報

ASIN ‏ : ‎ B005PSDIMO
出版社 ‏ : ‎ Wiley-Interscience; 第1版 (2011/9/21)
発売日 ‏ : ‎ 2011/9/21
言語 ‏ : ‎ 英語
ファイルサイズ ‏ : ‎ 5248 KB
Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
X-Ray ‏ : ‎ 有効にされていません
Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
本の長さ ‏ : ‎ 371ページ

カスタマーレビュー:
4.8 6個の評価

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Lutz Hamel

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Denis A Shah

An excellent introduction to SVMs

2011年12月20日にアメリカ合衆国でレビュー済み

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I used this book for an introductory course to support vector machines, taught by the author through statistics.com. I like this book. Hamel has done a masterful job in presenting SVMs. He starts with simple motivational examples, and gradually works up the theoretical scale of complexity, each chapter building on the previous. Mathematical rigor is not spared, but the mathematics are presented in an intuitive and pedagogically appealing manner. Each chapter has exercises, and there is a good supporting bibliography. It's a book that ought to be read sequentially from beginning to end to get the most out of it. It's virtually free from typographical errors -- there are about 2 or 3 minor ones. This work is an excellent introduction to SVMs, and I've found it much easier to delve into the other literature after working through Hamel's presentation.

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Sapere Aude

Excellent introduction

2011年7月19日にアメリカ合衆国でレビュー済み

Amazonで購入

I started out with the Cristianini and Shawe-Taylor book to learn about Support Vector Machines. I had such a hard time digesting it, I went out looking for something better and found this book. At the time it had no reviews, but I found the author's website and saw he taught a course on SVM with this book so I took a chance. I was very pleased, this is an excellent introduction to SVMs. It doesn't assume you are already perfectly versed in optimization theory, he motivates all the mathematics you need to understand what he is talking about. After reading his book I was then able to digest the other material on the subject. Very well done.

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Amazon Customer

Well done detailed introduction that avoids laborious proofs

2012年1月2日にアメリカ合衆国でレビュー済み

Amazonで購入

Great detailed introduction to support vector learning.
I say detailed since the author spends a reasonable portion of the text describing the background and building up to the full blown SVM model and then extends the text to take in generalisations into multi-class svm as well as regression via svm.
I say it's an introduction as it avoids many laborious proofs required to build up the foundations of the theory. It sticks to the key elements of linear algebra required to understand the construction of the support vector theory, why and how they operate.
To get the most out of this book you will need to have completed an elementary text/undergrad course/high school advanced course in linear algebra. It would also help if you had some rudimentary understanding of convex optimisation routines and quadratic programming from Ops Research.
I really benefited from the author's method of building up from basics to the final learning machine employed.
I feel the exercises are well crafted also.
NOTE: examples in this text are in the form of exercises, I imagine this is done to avoid interrupting the flow of the chapters key points with 'in text' examples.
I would give this text 4.5 or 5 stars if it included some way of checking your answers or at least a link to a website with the examples completed.
If this were done I believe the text could be used as a proxy for an undergrad course in svms.
I also feel that a few more sub headings could have been included so as to clearly state the focus of each section. There were a few times throughout the text were the content was too detailed to be contained in one section and should have been broken into two.
Finally to conclude, I got a lot out of this text, I don't use R regularly or Weka at all (prior to reading) and didn't find the discussions on these 2 programs limiting of the text. In fact I appreciated that the programming and algorithm implementation sections were mostly in pseudo code. Also discussions of R and Weka are at a minimum, but timely throughout the text.

Knowledge Discovery with Support Vector Machines (Wiley Series on Methods and Applications in Data Mining)

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JMA

Excellent Introduction - Very Approachable

2010年4月18日にアメリカ合衆国でレビュー済み

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This is a fantastic book to learn the underlying mathematics, as well as the practicals, of various flavors of SVM. Dr. Hamel has produced a carefully crafted book that builds up slowly (but is well paced) providing all the required background within the subject treatment.

Based on the careful and clear explanations presented, it is apparent that Dr. Hamel is an excellent teacher, taking the time to really help students understand the material.

Highly recommended!

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Xiaodong Li

Excellent book on SVM!

2014年12月8日にアメリカ合衆国でレビュー済み

Amazonで購入

The best SVM book that I have ever come across. Lutz has done an unparalleled job in getting the balance right - clarity, understandability, and the math rigor still required. This book is very easy to follow, far better than other SVM books out there. Thanks Lutz!

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