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Ajouter à ma liste d'envies Improved Classification Rates for Localized Algorithms under Margin Conditions Ingrid Karin Blaschzyk Support vector machines (SVMs) are one of the most successful algorithms on small and medium-sized data sets, but on large-scale data sets their training and predictions become computationally infeasible. The author considers a spatially defined data chunking method for... Parution : 2020-03-18 Format(s) : PDF Éditeur : Springer Spektrum J'achète 51,04 €

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Improved Classification Rates for Localized Algorithms under Margin Conditions

Ingrid Karin Blaschzyk

Support vector machines (SVMs) are one of the most successful algorithms on small and medium-sized data sets, but on large-scale data sets their training and predictions become computationally infeasible. The author considers a spatially defined data chunking method for...

Parution : 2020-03-18

Format(s) : PDF

Éditeur : Springer Spektrum

J'achète

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