Aprendizaje con máquinas de vectores soporte

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Título original:

Learning with Support Vector Machines

Contenido del libro:

Las máquinas de vectores soporte se han convertido en una herramienta bien establecida dentro del aprendizaje automático. Funcionan bien en la práctica y se han utilizado en una amplia gama de aplicaciones, desde el reconocimiento de dígitos escritos a mano hasta la identificación de rostros, la categorización de textos, la bioinformática y el marketing de bases de datos.

En este libro ofrecemos una visión general introductoria de este tema. Comenzamos con una sencilla máquina de vectores soporte para realizar una clasificación binaria antes de considerar la clasificación multiclase y el aprendizaje en presencia de ruido. Demostramos que este marco puede ampliarse a muchos otros escenarios, como la predicción con salidas de valor real, la detección de novedades y el manejo de estructuras de salida complejas, como los árboles de análisis sintáctico.

Por último, ofrecemos una visión general de los principales tipos de kernels que se utilizan en la práctica y de cómo aprender y hacer predicciones a partir de múltiples tipos de datos de entrada. Tabla de contenidos: Máquinas de vectores soporte para clasificación / Modelos basados en núcleos / Aprendizaje con núcleos.