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Advances in Proximal Kernel Classifiers - Anirban Mukherjee

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        Présentation Advances In Proximal Kernel Classifiers de Anirban Mukherjee Format Broché

         - Livre Technologie

        Livre Technologie - Anirban Mukherjee - 01/11/2012 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Anirban Mukherjee - Pranab K. Dutta - Santanu Ghorai
      • Editeur : Lap Lambert Academic Publishing
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/11/2012
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 244.0
      • ISBN : 9783659278365



      • Résumé :
        The book describes the development and performance of proximal classifiers, a class of kernel-based regularized mean square error type classifier that learns within the penalized modeling paradigm. The name proximal classifier indicates the fact of classification of a test pattern by its proximity either to a hyperplane or to a class centroid. The basic idea of the nonparallel plane classifier is to model each class of data by fitting separate hyperplane through it. A computationally efficient binary Nonparallel Plane Proximal Classifier (NPPC) is described in detail along with its nonlinear extension. NPPC is also extended to classify multiclass data. A new approach of multiclass data classification through vector-valued regression technique by the proximity to a class centroid is described in detail. These classifiers are applied to discriminate cancerous tissue samples from gene microarray data. The book provides a complete literature survey in the field of Support Vector Machine (SVM). It includes mathematical models, detailed solution procedures and algorithms of the different proximal classifiers with hands-on examples and well-documented MATLAB programs....

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