An introduction to kernel learning algorithms

Gehler, PV; Schölkopf, B

doi:10.1002/9780470748992.ch2

An introduction to kernel learning algorithms

Gehler, P., & Schölkopf, B. (2009). An introduction to kernel learning algorithms. In G., Camps-Valls, & L., Bruzzone (Eds.), Kernel Methods for Remote Sensing Data Analysis (pp. 25-48). New York, NY, USA: Wiley.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C28E-C 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-0998-8

資料種別: 書籍の一部

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Gehler, PV^{1, 2}, 著者
Schölkopf, B^{1, 2}, 著者

所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794

内容説明

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キーワード: -

要旨: Kernel learning algorithms are currently becoming a standard tool in the area of machine learning and pattern recognition.
In this chapter we review the fundamental theory of kernel learning. As the basic building block we introduce the kernel function,
which provides an elegant and general way to compare possibly very complex objects. We then review the concept
of a reproducing kernel Hilbert space and state the representer theorem. Finally we give an overview of the most
prominent algorithms, which are support vector classification and regression, Gaussian Processes and kernel principal analysis.
With multiple kernel learning and structured output prediction we also introduce some more recent advancements in the field.

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日付: 出版: 2009

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識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1002/9780470748992.ch2
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出版物 1

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出版物名: Kernel Methods for Remote Sensing Data Analysis

種別: 書籍

著者・編者:
Camps-Valls, G, 編集者
Bruzzone, L, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: New York, NY, USA : Wiley

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 25 - 48 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-0-470-72211-4

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