Learning with Fractional Orthogonal Kernel Classifiers in Support Vector Machines : Theory, Algorithms and Applications /
Contiene: 1) Introducción al método de mínimos cuadrados (MVC); 2) Fundamentos del método de mínimos cuadrados (MVC) y MVC; 3) Funciones Kernel de Tchebychev fraccionales: teoría y aplicación; 4) Funciones Kernel de Legendre fraccionales: teoría y aplicación; 5) Funciones Kernel de Gegenbauer fracci...
Збережено в:
| Автор: | |
|---|---|
| Інші автори: | , |
| Формат: | Книга |
| Мова: | Англійська |
| Опубліковано: |
Singapur :
Springer,
2023, c2023
|
| Серія: | (Industrial and Applied Mathematics)
|
| Предмети: | |
| Онлайн доступ: | Ver documento en línea |
| Теги: |
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Резюме: | Contiene: 1) Introducción al método de mínimos cuadrados (MVC); 2) Fundamentos del método de mínimos cuadrados (MVC) y MVC; 3) Funciones Kernel de Tchebychev fraccionales: teoría y aplicación; 4) Funciones Kernel de Legendre fraccionales: teoría y aplicación; 5) Funciones Kernel de Gegenbauer fraccionales: teoría y aplicación; 6) Funciones Kernel de Jacobi fraccionales: teoría y aplicación; 7) Resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias mediante LS-SVM; 8) Resolución de ecuaciones diferenciales parciales mediante LS-SVM; 9) Resolución de ecuaciones integrales mediante LS-SVR; 10) Resolución de ecuaciones fraccionarias de orden distribuido mediante LS-SVR; 11) Aceleración por GPU de LS-SVM basada en funciones ortogonales fraccionarias; 12) Clasificación mediante funciones ortogonales de kernel: tutorial sobre el paquete ORSVM. |
|---|---|
| Фізичний опис: | 1 libro electrónico en línea (XIV, 305 p.) 1 recurso en línea |
| Аудиторія: | 2025 BO Licenciatura en Ingeniería y Ciencia de Datos |
| ISBN: | 978-981-19-6553-1 |
| Доступ: | Licencias ilimitadas |