Learning with Fractional Orthogonal Kernel Classifiers in Support Vector Machines : Theory, Algorithms and Applications - Rad, Jamal Amani ((Industrial and Applied Mathematics))
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.