Learning with Fractional Orthogonal Kernel Classifiers in Support Vector Machines -

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Présentation Learning With Fractional Orthogonal Kernel Classifiers In Support Vector Machines Format Relié
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Livre Informatique - 01/03/2023 - Relié - Langue : Anglais

Editeur : Springer Singapore

Langue : Anglais

Parution : 01/03/2023

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 320

Expédition : 647

Dimensions : 24.1 x 16.0 x 2.3

ISBN : 9811965528

Résumé :
This book contains select chapters on support vector algorithms from different perspectives, including mathematical background, properties of various kernel functions, and several applications. The main focus of this book is on orthogonal kernel functions, and the properties of the classical kernel functions?Chebyshev, Legendre, Gegenbauer, and Jacobi?are reviewed in some chapters. Moreover, the fractional form of these kernel functions is introduced in the same chapters, and for ease of use for these kernel functions, a tutorial on a Python package named ORSVM is presented. The book also exhibits a variety of applications for support vector algorithms, and in addition to the classification, these algorithms along with the introduced kernel functions are utilized for solving ordinary, partial, integro, and fractional differential equations. On the other hand, nowadays, the real-time and big data applications of support vector algorithms are growing. Consequently, the Compute Unified Device Architecture (CUDA) parallelizing the procedure of support vector algorithms based on orthogonal kernel functions is presented. The book sheds light on how to use support vector algorithms based on orthogonal kernel functions in different situations and gives a significant perspective to all machine learning and scientific machine learning researchers all around the world to utilize fractional orthogonal kernel functions in their pattern recognition or scientific computing problems.

Sommaire:

Part I Basics of Support Vector Machines

1 Introduction to SVM

Hadi Veisi

2 Basics of SVM Method and Least Squares SVM

Kourosh Parand and Fatemeh Baharifard and Alireza Afzal Aghaei and Mostafa Jani

Part II Special Kernel Classifiers

3 Fractional Chebyshev Kernel Functions: Theory and Application

Amir Hosein Hadian Rasanan and Sherwin Nedaei Janbesaraei and Dumitru Baleanu

4 Fractional Legendre Kernel Functions: Theory and Application

Amirreza Azmoon and Snehashish Chakraverty and Sunil Kumar

5 Fractional Gegenbauer Kernel Functions: Theory and Application

Sherwin Nedaei Janbesaraei and Amirreza Azmoon and Dumitru Baleanu

6 Fractional Jacobi Kernel Functions: Theory and Application

Amir Hosein Hadian Rasanan and Jamal Amani Rad and Malihe Shaban

and Abdon Atangana

Part III Applications of orthogonal kernels

7 Solving Ordinary Differential Equations by LS-SVM

Mohsen Razzaghi and Simin Shekarpaz and Alireza Rajabi

8 Solving Partial Differential Equations by LS-SVM

Mohammad Mahdi Moayeri and Mohammad Hemami

9 Solving Integral Equations by LS-SVR

Kourosh Parand and Alireza Afzal Aghaei and Mostafa Jani and Reza

Sahleh

10 Solving Distributed-Order Fractional Equations by LS-SVR

Amir Hosein Hadian Rasanan and Arsham Gholamzadeh Khoee and

Mostafa Jani

Part IV Orthogonal kernels in action

11 GPU Acceleration of LS-SVM, Based on Fractional Orthogonal

Functions

Armin Ahmadzadeh, Mohsen Asghari, Dara Rahmati, Saeid Gorgin, and Behzad Salami

12 Classification Using Orthogonal Kernel Functions: Tutorial on ORSVM Package

Amir Hosein Hadian Rasanan and Sherwin Nedaei Janbesaraei and Amirreza Azmoon and Mohammad Akhavan and Jamal Amani Rad

Part V Appendixes

A Python Programming Prerequisite

Mohammad Akhavan

Détails de conformité du produit

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