Support-vector networks

Corinna Cortes; Vladimir Vapnik · Machine Learning · 1995

Materiale supplementare disponibile

Lettura rapida. Controlla i dati essenziali della risorsa e accedi al contenuto con il pulsante principale. La scheda mostra solo le informazioni necessarie per identificare, citare e aprire l’opera.

Autore / responsabile

Corinna Cortes; Vladimir Vapnik

Editore

Machine Learning

Anno

1995

Lingua

Inglés

Accesso alla risorsa

Apri il contenuto dall’opzione principale o scegli un’altra fonte disponibile.

OpenAlex OpenAlex Works

Entrar por OpenAlex

Accesso principale

Materiale supplementare disponibile

El enlace apunta a material asociado, anexos, tablas, datos o página complementaria. No se marca como libro/texto completo.

Apri materiale

Come citare

Elegí el formato que necesitás y copiá la referencia al portapapeles.

APA 7

Cortes, C. & Vapnik, V. (1995). Support-vector networks. https://doi.org/10.1007/bf00994018

MLA

Cortes, Corinna, and Vladimir Vapnik. "Support-vector networks." 1995. https://doi.org/10.1007/bf00994018.

Chicago

Cortes, Corinna and Vladimir Vapnik. 1995. "Support-vector networks.". https://doi.org/10.1007/bf00994018.

Harvard

Cortes, C. and Vapnik, V. 1995, Support-vector networks, Machine Learning, available at: https://doi.org/10.1007/bf00994018 [Accessed 8 Aug. 2026].

Condividi e stampa

Salva la scheda, copia il link permanente o stampala in PDF.

Esporta riferimento

Esporta il record nei formati più comuni per usarlo con un gestore bibliografico.

RIS BibTeX

Dettagli della risorsa

Informazioni bibliografiche utili per verificare che sia il materiale corretto.

Titolo: Support-vector networks

Autore / collaboratori: Corinna Cortes; Vladimir Vapnik

Editore: Machine Learning

Anno di pubblicazione: 1995

Lingua: Inglés

Soggetti

Esplora risorse correlate a partire da questi soggetti.

Feature vector; Generalization; Support vector machine; Artificial intelligence; Computer science; Relevance vector machine; Structured support vector machine; Dimension (graph theory); Benchmark (surveying); Vector space; Feature (linguistics); Machine learning