Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Generalized Mercer Kernels and Reproducing Kernel Banach Spaces

,
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 103,47 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Generalized Mercer Kernels and Reproducing Kernel Banach SpacesPalielināt
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

Machine learning in Hilbert spaces has become a useful modeling and prediction tool in many areas of science and engineering, says Xu and Ye, and there has also been an emerging interest in developing learning algorithms in Banach spaces. They contend that just as machine learning is usually well-posed in reproducing kernel Hilbert, so it is desirable to solve learning problems in Banach spaces endowed with certain reproducing kernels. Though a concept of reproducing kernel Banach spaces in the context of machine learning by employing the notion of semi-inner productions, has appeared, they find that this use of semi-inner product has its limitations. Therefore, in this paper they systematically study the construction of reproducing kernel Banach spaces without using semi-inner products. Annotation ©2019 Ringgold, Inc., Portland, OR (protoview.com)
Introduction
Reproducing Kernel Banach Spaces
Generalized Mercer Kernels
Positive Definite Kernels
Support Vector Machines
Concluding Remarks
Acknowledgments
Index
Bibliography.
Yuesheng Xu, Syracuse University, NY.

Qi Ye, South China Normal University, Guangzhou, China.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97814704507792e.html
Keywords: