Apprendimento con macchine vettoriali di supporto

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Titolo originale:

Learning with Support Vector Machines

Contenuto del libro:

Le macchine a vettori di supporto sono diventate uno strumento consolidato nell'ambito dell'apprendimento automatico. Funzionano bene nella pratica e sono state utilizzate in un'ampia gamma di applicazioni, dal riconoscimento di cifre scritte a mano all'identificazione di volti, alla categorizzazione di testi, alla bioinformatica e al marketing di database.

In questo libro forniamo una panoramica introduttiva di questo argomento. Si parte da una semplice Support Vector Machine per eseguire una classificazione binaria prima di considerare la classificazione multiclasse e l'apprendimento in presenza di rumore. Dimostriamo che questa struttura può essere estesa a molti altri scenari, come la previsione con output a valore reale, il rilevamento di novità e la gestione di strutture di output complesse come gli alberi di parse.

Infine, forniamo una panoramica dei principali tipi di kernel utilizzati nella pratica e di come apprendere e fare previsioni da più tipi di dati di input. Indice dei contenuti: Macchine a vettori di supporto per la classificazione / Modelli basati sui kernel / Apprendimento con i kernel.