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Iterative Single Data Algorithm for Training Kernel Machines from Huge Data Sets: Theory and Performance

Kecman, Voijslav ; Huang, Te-Ming ; Vogt, Michael
Wang, Lipo (ed.) (ed.) :

Iterative Single Data Algorithm for Training Kernel Machines from Huge Data Sets: Theory and Performance.
[Online-Edition: http://dx.doi.org/10.1007/10984697_12]
In: Support Vector Machines : Theory and Applications. Studies in Fuzziness and Soft Computing, 2005 (177). Springer, Berlin [u.a.] , pp. 255-274. ISBN 3-540-24388-7
[Buchkapitel], (2005)

Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.1007/10984697_12
Typ des Eintrags: Buchkapitel
Erschienen: 2005
Herausgeber: Wang, Lipo (ed.)
Autor(en): Kecman, Voijslav ; Huang, Te-Ming ; Vogt, Michael
Titel: Iterative Single Data Algorithm for Training Kernel Machines from Huge Data Sets: Theory and Performance
Sprache: Englisch
Buchtitel: Support Vector Machines : Theory and Applications
Reihe: Studies in Fuzziness and Soft Computing
Band: 2005
(Heft-)Nummer: 177
Ort: Berlin [u.a.]
Verlag: Springer
Fachbereich(e)/-gebiet(e): Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik
Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Institut für Automatisierungstechnik > Regelungstechnik und Prozessautomatisierung
Hinterlegungsdatum: 20 Nov 2008 08:23
Offizielle URL: http://dx.doi.org/10.1007/10984697_12
ID-Nummer: 10.1007/10984697_12
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