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Deterministic and Statistical Methods in Machine Learning

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Beschreibung

Inhalt

Object Recognition via Local Patch Labelling.- Multi Channel Sequence Processing.- Bayesian Kernel Learning Methods for Parametric Accelerated Life Survival Analysis.- Extensions of the Informative Vector Machine.- Efficient Communication by Breathing.- Guiding Local Regression Using Visualisation.- Transformations of Gaussian Process Priors.- Kernel Based Learning Methods: Regularization Networks and RBF Networks.- Redundant Bit Vectors for Quickly Searching High-Dimensional Regions.- Bayesian Independent Component Analysis with Prior Constraints: An Application in Biosignal Analysis.- Ensemble Algorithms for Feature Selection.- Can Gaussian Process Regression Be Made Robust Against Model Mismatch?.- Understanding Gaussian Process Regression Using the Equivalent Kernel.- Integrating Binding Site Predictions Using Non-linear Classification Methods.- Support Vector Machine to Synthesise Kernels.- Appropriate Kernel Functions for Support Vector Machine Learning with Sequences of Symbolic Data.- Variational Bayes Estimation of Mixing Coefficients.- A Comparison of Condition Numbers for the Full Rank Least Squares Problem.- SVM Based Learning System for Information Extraction.

Produktinformationen

Titel: Deterministic and Statistical Methods in Machine Learning
Untertitel: First International Workshop, Sheffield, UK, September 7-10, 2004. Revised Lectures
Editor:
EAN: 9783540317289
Digitaler Kopierschutz: Wasserzeichen
Format: E-Book (pdf)
Hersteller: Springer Berlin Heidelberg
Genre: IT & Internet
Anzahl Seiten: 341
Veröffentlichung: 17.10.2005
Dateigrösse: 5.2 MB

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