Книга "Data-Variant Kernel Analysis" описывает и обсуждает различные методы анализа ядер для типов данных, которые были интенсивно изучены в последние годы. Книга охватывает темы анализа ядер, начиная от фундаментальной теории ядерных функций до их применения. В ней рассматривается текущее состояние, популярные тенденции и развитие исследований ядерного анализа. Автор обсуждает алгоритмы множественного обучения ядрам и способы выбора соответствующих ядер во время обучения. Data-Variant Kernel Analysis - это новая рамочная система анализа шаблонов для различных типов конфигураций данных. Главы включают формирование данных оффлайн, распределенных, онлайн, облачных и продолжительных данных, используемых для ядерного анализа с целью классификации и предсказания будущего состояния. Книга также рассматривает анализ ядер в традиционно разработанных техниках машинного обучения, таких как нейронные сети (NN), метод опорных векторов (SVM) и метод главных компонент (PCA). Она развивает групповой анализ ядер с распределенными базами данных для сравнения скорости и использования памяти, исследует возможность реального времени, синтезируя оффлайн и онлайн базы данных, применяет собранные базы данных для сравнения облачных вычислительных сред и рассматривает предсказание продолжительных данных с последовательной конфигурацией времени. "Data-Variant Kernel Analysis" - это подробный справочник для аспирантов, а также для инженеров-электриков и компьютерных инженеров, интересующихся анализом шаблонов и его применением в обнаружении рака толстой кишки.
Язык: English Эта книга знакомит и обсуждает методы анализа ядра для типов данных, которые изучались в последнее время интенсивно. В ней описаны области анализа ядра, начиная от фундаментальной теории функций ядра до их применения. В книге рассматривается текущее состояние, популярные тенденции и развитие исследований по анализу ядра. Автор обсуждает различные алгоритмы обучения ядрам и то, как выбрать подходящие ядра на этапе обучения. Data - Variant Kernel Analysis - представляет новую структуру анализа паттернов для различных типов конфигураций данных. Главы включают формации данных оффлайновые, распределенные, онлайновые, облачные и долговременные, используемые для анализа ядра при классификации и прогнозировании будущего состояния. Data- VariantKernel Analysis обсуждает анализ ядра в традиционно разработанных методиках машинного обучения, таких как нейронные сети (НН), машины опорных векторов (SVM) и анализ главных компонентов (PCA), развивает групповой анализ ядра с распределенными базами данных для сравнения скорости и использования памяти, исследует возможность процессов в реальном времени путем синтеза оффлайновых и онлайновых баз данных, применяет собранные базы данных для сравнения вычислительных сред облака, рассматривает предсказание долговременных данных с временными последовательностями конфигураций. Data-VariantKernelAnalysisявляется детальным справочником для аспирантов, а также для инженеров электрических и компьютерных, интересующихся анализом паттернов и их применением в обнаружении рака толстой кишки.
Электронная Книга «Data-Variant Kernel Analysis» написана автором Yuichi Motai в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119019336
Описание книги от Yuichi Motai
Describes and discusses the variants of kernel analysis methods for data types that have been intensely studied in recent years This book covers kernel analysis topics ranging from the fundamental theory of kernel functions to its applications. The book surveys the current status, popular trends, and developments in kernel analysis studies. The author discusses multiple kernel learning algorithms and how to choose the appropriate kernels during the learning phase. Data-Variant Kernel Analysis is a new pattern analysis framework for different types of data configurations. The chapters include data formations of offline, distributed, online, cloud, and longitudinal data, used for kernel analysis to classify and predict future state. Data-Variant Kernel Analysis: Surveys the kernel analysis in the traditionally developed machine learning techniques, such as Neural Networks (NN), Support Vector Machines (SVM), and Principal Component Analysis (PCA) Develops group kernel analysis with the distributed databases to compare speed and memory usages Explores the possibility of real-time processes by synthesizing offline and online databases Applies the assembled databases to compare cloud computing environments Examines the prediction of longitudinal data with time-sequential configurations Data-Variant Kernel Analysis is a detailed reference for graduate students as well as electrical and computer engineers interested in pattern analysis and its application in colon cancer detection.
