Theoretical Methods in Machine Learning

Author:

Chen Badong,Liu Weifeng,Principe José C.

Publisher

Springer Berlin Heidelberg

Reference39 articles.

1. S. Haykin: Neural Networks and Learning Machines, 3rd edn. (Prentice Hall, Upper Saddle River 2009)

2. E. Alpaydin: Introduction to Machine Learning (MIT Press, Cambridge 2004)

3. L. Bottou, O. Bousquet: The tradeoffs of large-scale learning. In: Optimization for Machine Learning, ed. by S. Sra, S. Nowozin, S.J. Wright (MIT Press, Cambridge 2011) pp. 351–368

4. V. Vapnik: The Nature of Statistical Learning Theory (Springer, New York 1995)

5. B. Scholkopf, A.J. Smola: Learning with Kernels, Support Vector Machines, Regularization, Optimization and Beyond (MIT Press, Cambridge 2002)

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