Kernels For Structured Data

Thomas Gartner

ਅਗ 2008 · Series In Machine Perception And Artificial Intelligence ਕਿਤਾਬ 72 · World Scientific

ਈ-ਕਿਤਾਬ

216

ਪੰਨੇ

ਯੋਗ

ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਹੋਰ ਜਾਣੋ

ਇਸ ਈ-ਕਿਤਾਬ ਬਾਰੇ

This book provides a unique treatment of an important area of machine learning and answers the question of how kernel methods can be applied to structured data. Kernel methods are a class of state-of-the-art learning algorithms that exhibit excellent learning results in several application domains. Originally, kernel methods were developed with data in mind that can easily be embedded in a Euclidean vector space. Much real-world data does not have this property but is inherently structured. An example of such data, often consulted in the book, is the (2D) graph structure of molecules formed by their atoms and bonds. The book guides the reader from the basics of kernel methods to advanced algorithms and kernel design for structured data. It is thus useful for readers who seek an entry point into the field as well as experienced researchers.

ਇਸ ਈ-ਕਿਤਾਬ ਨੂੰ ਰੇਟ ਕਰੋ

ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਦੱਸੋ

ਪੜ੍ਹਨ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ

ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਅਤੇ ਟੈਬਲੈੱਟ

Google Play Books ਐਪ ਨੂੰ Android ਅਤੇ iPad/iPhone ਲਈ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਤੇ ਨਾਲ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੰਕ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਤੋਂ ਵੀ ਆਨਲਾਈਨ ਜਾਂ ਆਫ਼ਲਾਈਨ ਪੜ੍ਹਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਲੈਪਟਾਪ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ

ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਾ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਰਤਦੇ ਹੋਏ Google Play 'ਤੇ ਖਰੀਦੀਆਂ ਗਈਆਂ ਆਡੀਓ-ਕਿਤਾਬਾਂ ਸੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ।

eReaders ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੀਵਾਈਸਾਂ

e-ink ਡੀਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਜਿਵੇਂ Kobo eReaders, ਤੁਹਾਨੂੰ ਫ਼ਾਈਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੀਵਾਈਸ 'ਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਸਮਰਥਿਤ eReaders 'ਤੇ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੇਰਵੇ ਸਹਿਤ ਮਦਦ ਕੇਂਦਰ ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।

ਗੈਰ-ਕਨੂੰਨੀ ਸਮੱਗਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ