Book Learning with Fractional Orthogonal Kernel Classifiers in Support Vector Machines Theory Algorithms and Applications Book Overview: This book provides an in-depth exploration of support vector machines (SVMs) and their applications, focusing on the use of fractional orthogonal kernel functions to enhance the accuracy and efficiency of SVM algorithms. The text covers mathematical background properties of various kernel functions, including Chebyshev, Legendre, Gegenbauer, and Jacobi, as well as the fractional form of these kernel functions. Additionally, the book includes a tutorial on the Python package ORSVM, which simplifies the use of these kernel functions.

Book arning with Fractional Orthogonal Kernel Classifier in Support Vector Machines Theory Algorithms and Applications Book Overview: Эта книга содержит подробное исследование машин опорных векторов (SVM) и их приложений, фокусируясь на использовании функций дробного ортогонального ядра для повышения точности и эффективности алгоритмов SVM. Текст охватывает математические фоновые свойства различных функций ядра, включая Чебышёва, Лежандра, Гегенбауэра и Якоби, а также дробную форму этих функций ядра. Кроме того, книга включает учебник по пакету Python ORSVM, который упрощает использование этих функций ядра.

Book arning with Fractional Orthogonal Kernel Classifier in Support Vector Machines Theory Algorithms and Applications Book Aperçu : Ce livre contient une étude détaillée des machines vectorielles de référence (SVM) et de leurs applications, en se concentrant sur l'utilisation des fonctions fractionnaires noyau orthogonal pour améliorer la précision et l'efficacité des algorithmes SVM. texte couvre les propriétés mathématiques de fond de diverses fonctions du noyau, y compris Chebyshev, gendre, Hegenbauer et Jacobi, ainsi que la forme fractionnaire de ces fonctions du noyau. En outre, le livre comprend un tutoriel sur le paquet ORSVM de Python qui facilite l'utilisation de ces fonctionnalités du noyau.

Book arning with Fractional Orthogonal Kernel Classifier in Support Vector Machines Theory Algorithms and Applications Book Overview: Este libro contiene un estudio detallado de las máquinas de vectores de soporte (SVM) y sus aplicaciones, centrándose en el uso de funciones de núcleo ortogonal fraccionario para mejorar la precisión y eficiencia de los algoritmos SVM. texto cubre las propiedades matemáticas de fondo de las diferentes funciones del núcleo, incluyendo Chebyshev, gendre, Hegenbauer y Jacobi, así como la forma fraccionaria de estas funciones del núcleo. Además, el libro incluye un tutorial sobre el paquete ORSVM de Python que simplifica el uso de estas funciones del núcleo.

Book arning with Fractional Orthogonal Kernel Classifier in Support Vector Machines Theory Algorithms and Applications Book Overview: Dieses Buch enthält eine detaillierte Untersuchung von Support Vector Machines (SVMs) und deren Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung von fraktionierten orthogonalen Kernfunktionen zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von SVM-Algorithmen liegt M.. Der Text behandelt die mathematischen Hintergrundeigenschaften verschiedener Kernfunktionen, darunter Chebyshev, gendre, Gegenbauer und Jacobi, sowie die Bruchform dieser Kernfunktionen. Darüber hinaus enthält das Buch ein Tutorial zum Python ORSVM-Paket, das die Verwendung dieser Kernel-Funktionen vereinfacht.

''

Kesirli Ortogonal Çekirdek ile Kitap Öğrenme Destek Vektör Makineleri Teorisi Algoritmalar ve Uygulamalar Kitap Genel Bakış Sınıflandırıcı: Bu kitap, SVM algoritmalarının doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için kesirli ortogonal çekirdek işlevlerini kullanmaya odaklanan destek vektör makineleri (SVM'ler) ve uygulamaları hakkında ayrıntılı bir çalışma sunmaktadır. Metin, Chebyshev, gendre, Gegenbauer ve Jacobi dahil olmak üzere çeşitli çekirdek işlevlerinin matematiksel arka plan özelliklerini ve bu çekirdek işlevlerinin kesirli biçimini kapsar. Buna ek olarak, kitap, bu çekirdek özelliklerinin kullanımını basitleştiren Python ORSVM paketi hakkında bir öğretici içerir.

كتاب التعلم مع كسر تصنيف النواة المتعامدة في دعم نظرية آلات ناقلات الخوارزميات والتطبيقات نظرة عامة على كتاب: يقدم هذا الكتاب دراسة مفصلة لآلات ناقلات الدعم (SVMs) وتطبيقاتها، مع التركيز على استخدام وظائف النواة المتعامدة الجزئية لتحسين دقة وكفاءة خوارزميات SVM M. يغطي النص الخصائص الرياضية للخلفية لمختلف وظائف النواة، بما في ذلك Chebyshev و gendre و G egenbauer و Jacobi، بالإضافة إلى الشكل الجزئي لوظائف النواة هذه. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن الكتاب برنامجًا تعليميًا على حزمة Python ORSVM التي تبسط استخدام ميزات النواة هذه.