書為全英文讀物，對機器學習和數據挖掘的最重要發展領域進行了全面的介紹，展現了一個主要由Vladimir Vapnik創立的統計學習理論的全新領域，它以正則化技術的研究成果為基礎，在數學方法和套用技術兩個方面都可能成為一座真正的科學金礦。書中條理清晰，邏輯嚴密，是值得數學家和工程師一讀的讀物。
基本介紹
- 書名：支持向量機導論
- 語言：英語
- 基礎：正則化技術的研究成果
- 介紹內容：機器學習和數據挖掘
- 領域：統計學習理論
- 特點：條理清晰，邏輯嚴密
- 閱讀對象：數學家和工程師
簡介,教材的作用,
簡介
本書為全英文讀物，對機器學習和數據挖掘的最重要發展領域進行了全面的介紹，展現了
一個主要由Vladimir Vapnik創立的統計學習理論的全新領域，它以正則化技術的研究成果為基礎，在數學方法和套用技術兩個方面都可能成為一座真正的科學金礦。書中條理清晰，邏輯嚴密，是值得數學家和工程師一讀的讀物。
教材的作用
支持向量機 (Support Vector Machine, SVM) 是建立在統計學理論最新進展基礎上的新一代學習系統。本書是第一本全面介紹支持向量機的著作。支持向量機是在20世紀90年代初提出的，隨之引發了對這種技術的廣泛套用和深入理論分析。至今在若干實際套用 (如文本編目、手寫字元識別、圖像分類和生物進化鏈分析等)中，支持向機量足以提供最佳的學習性能，而且在機器學習與數據挖掘中已被確立為一種標準工具。學生將會發現本書不僅對他們具有激勵作用，同時也很容易理解；對於專業人員而言，本書可以引導他們輕鬆自如地獲得為掌握理論及其套用所需的材料。本書以循序漸進的、自含的、易於接受的方式引入各種概念，而且論述嚴謹透徹。本書所提供的參考文獻和可以下載軟體的網站將會成為讀者進一步學習的起點。同樣，本書及相關網站將引導專業人員了解最新的文獻、新套用和線上軟體。
