Data-Variant Kernel Analysis - PDF

Скачать полную версию книги "Data-Variant Kernel Analysis - PDF"

Data-Variant Kernel Analysis by Yuichi Motai
Описываются и обсуждаются варианты методов ядерного анализа для типов данных, которые интенсивно изучались в последние годы.

Эта книга охватывает темы кернельного анализа, начиная с фундаментальной теории кернельных функций и заканчивая их приложениями. В книге рассматриваются текущее состояние, популярные тенденции и разработки в области анализа ядер. Автор обсуждает несколько алгоритмов обучения на ядрах и то, как выбрать подходящие ядра на этапе обучения. Data-Variant Kernel Analysis - это новая система анализа паттернов для различных типов конфигураций данных. В главах рассматриваются такие формации данных, как автономные, распределенные, онлайн, облачные и продольные данные, используемые для кернеланализа с целью классификации и прогнозирования будущего состояния. 

Ядерный анализ, зависящий от данных:
- Рассматривается ядерный анализ в традиционно разработанных методах машинного обучения, таких как нейронные сети (NN), машины опорных векторов (SVM) и анализ главных компонент (PCA).
- Разрабатывает групповой анализ ядра с распределенными базами данных для сравнения скорости и использования памяти
- Исследует возможности процессов реального времени путем синтеза оффлайн и онлайн баз данных
- Применяет собранные базы данных для сравнения сред облачных вычислений
- Изучает прогнозирование продольных данных с помощью конфигураций временных последовательностей

Data-Variant Kernel Analysis - это подробный справочник для аспирантов, студентов, а также инженеров-электриков и компьютерщиков, интересующихся анализом паттернов и его применением в выявлении рака толстой кишки.


23
Просмотры
0
Лайкнули

Лицензии:

  • CC BY-NC-SA 3.0 PH
  • Ссылка автора не требуется

Поделиться в сетях

Информация о книге:

Комментарии (0) Добавить

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив
Комментариев пока нет. Ваш комментарий будет первым!