Kernel Methods for Machine Learning with Math and R : (Record no. 383243)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03120nam a22004095i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 383243
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102122059.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 221112s2022 si | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789811903984
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-19-0398-4
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2022 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Suzuki, Joe
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 681524
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Kernel Methods for Machine Learning with Math and R :
Resto del título 100 Exercises for Building Logic
Mención de responsabilidad, etc. by Joe Suzuki
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2022
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Singapore
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publising
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2022
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XII, 196 páginas)
Otras características físicas 32 ilustraciones, 29 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Chapter 1: Positive Definite Kernels -- Chapter 2: Hilbert Spaces -- Chapter 3: Reproducing Kernel Hilbert Space -- Chapter 4: Kernel Computations -- Chapter 5: MMD and HSIC -- Chapter 6: Gaussian Processes and Functional Data Analyses.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. The most crucial ability for machine learning and data science is mathematical logic for grasping their essence rather than relying on knowledge or experience. This textbook addresses the fundamentals of kernel methods for machine learning by considering relevant math problems and building R programs. The book's main features are as follows: The content is written in an easy-to-follow and self-contained style. The book includes 100 exercises, which have been carefully selected and refined. As their solutions are provided in the main text, readers can solve all of the exercises by reading the book. The mathematical premises of kernels are proven and the correct conclusions are provided, helping readers to understand the nature of kernels. Source programs and running examples are presented to help readers acquire a deeper understanding of the mathematics used. Once readers have a basic understanding of the functional analysis topics covered in Chapter 2, the applications are discussed in the subsequent chapters. Here, no prior knowledge of mathematics is assumed. This book considers both the kernel for reproducing kernel Hilbert space (RKHS) and the kernel for the Gaussian process; a clear distinction is made between the two.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2022
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
Subdivisión general Matemáticas
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 139136
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Lógica matemática
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811903977
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9789811903991
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-19-0398-4
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 11/2022
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 09/09/2022 En línea   Q325.5 2022 EB eBook.22092325 23/09/2022 23/09/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO