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...
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| Main Author: | |
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| Other Authors: | , |
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Published: |
Singapur :
Springer,
2023, c2023
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| Series: | (Industrial and Applied Mathematics)
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| Subjects: | |
| Online Access: | Ver documento en línea |
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| 245 | 1 | 0 | |a Learning with Fractional Orthogonal Kernel Classifiers in Support Vector Machines : |b Theory, Algorithms and Applications / |c Ed. de J.A. Rad, K. Parand, S. Chakraverty. |
| 264 | 4 | |a Singapur : |b Springer, |c 2023, c2023 | |
| 264 | 2 | |a Cham, Suiza : |b Springer Link [distribución], |c 2025, c2025 | |
| 300 | |a 1 libro electrónico en línea (XIV, 305 p.) | ||
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| 520 | |a 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. | ||
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| 650 | |a Ecuaciones Diferenciales | ||
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| 700 | |a Parand, Kourosh |e (edición) | ||
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