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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. Introduction

verfasst von : M. N. Murty, Rashmi Raghava

Erschienen in: Support Vector Machines and Perceptrons

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Support vector machines (SVMs) have been successfully used in a variety of data mining and machine learning applications. One of the most popular applications is pattern classification. SVMs are so well-known to the pattern classification community that by default, researchers in this area use them as baseline classifiers to establish the superiority of the classifier proposed by them. In this chapter, we introduce some of the important terms associated with support vector machines and a brief history of their evolution.

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Literatur
1.
Zurück zum Zitat Abe, S.: Support Vector Machines for Pattern Classification. Springer (2010) Abe, S.: Support Vector Machines for Pattern Classification. Springer (2010)
2.
Zurück zum Zitat Cristianini, N., Shawe-Taylor, J.: An Introduction to Support Vector Machines. Cambridge University Press (2000) Cristianini, N., Shawe-Taylor, J.: An Introduction to Support Vector Machines. Cambridge University Press (2000)
3.
Zurück zum Zitat Minsky, M.L., Papert, S.: Perceptrons: An Introduction To Computational Geometry. MIT Press (1969) Minsky, M.L., Papert, S.: Perceptrons: An Introduction To Computational Geometry. MIT Press (1969)
4.
Zurück zum Zitat Murphy, K.P.: Machine Learning—A Probabilistic Perspective. MIT Press (2012) Murphy, K.P.: Machine Learning—A Probabilistic Perspective. MIT Press (2012)
5.
Zurück zum Zitat Vapnik, V.: The Nature of Statistical Learning Theory. Springer (2000) Vapnik, V.: The Nature of Statistical Learning Theory. Springer (2000)
6.
Zurück zum Zitat Wang, L.: Support Vector Machines: Theory and Applications. Springer (2005) Wang, L.: Support Vector Machines: Theory and Applications. Springer (2005)
Metadaten
Titel
Introduction
verfasst von
M. N. Murty
Rashmi Raghava
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-41063-0_1