Advances in Proximal Kernel Classifiers, Fachbücher von Anirban Mukherjee, Pranab K. Dutta, Santanu Ghorai

"Advances in Proximal Kernel Classifiers" ist ein Fachbuch, das sich mit der Entwicklung und Leistungsfähigkeit proximaler Klassifikatoren beschäftigt. Diese Klassifikatoren gehören zu einer Klasse von kernelbasierten, regularisierten Klassifikatoren, die innerhalb des Paradigmas der penalisierten Modellierung lernen. Der Begriff "proximal" bezieht sich auf die Klassifizierung eines Testmusters basierend auf seiner Nähe zu einem Hyperplane oder einem Klassenzentrum. Das Buch beschreibt detailliert den binären Nonparallel Plane Proximal Classifier (NPPC) und dessen nichtlineare Erweiterung, sowie die Anwendung dieser Klassifikatoren zur Klassifizierung von Multiklassen-Daten. Ein innovativer Ansatz zur Klassifizierung von Multiklassen-Daten durch vektorwertige Regressionstechniken wird ebenfalls behandelt. Die Anwendung dieser Methoden zur Unterscheidung von krebsartigem Gewebe anhand von Gen-Mikroarray-Daten wird ausführlich erläutert. Darüber hinaus bietet das Buch eine umfassende Literaturübersicht im Bereich der Support Vector Machines (SVM) und enthält mathematische Modelle, detaillierte Lösungsverfahren sowie Algorithmen der verschiedenen proximalen Klassifikatoren, ergänzt durch praxisnahe Beispiele und gut dokumentierte MATLAB-Programme.