《支持向量機與基於核的機器學習導論》是2020年世界圖書出版公司出版的圖書，作者是內洛·克里斯蒂安尼尼，本書提出的統計學習理論基礎上的一種使用廣泛的機器學習方法。
基本介紹
- 書名：支持向量機與基於核的機器學習導論
- 作者：內洛·克里斯蒂安尼尼
- 出版社：世界圖書出版公司
- ISBN：9787519277017
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是建立在弗拉基米爾·萬普尼克（Vladimir Vapnik）提出的統計學習理論基礎上的一種使用廣泛的機器學習方法。這本簡明導論教程對支持向量機及其理論基礎進行了全面的介紹。書中從機器學習方法論講到超平面、核函式、泛化理論、最佳化理論，*後總結到支持向量機理論，並介紹了其實現技術及套用。本書的敘述循序漸進，內容深入淺出，既嚴謹又易於理解。書中清晰的條理、富於邏輯性的推導以及優美的文字，備受初學者和專家的讚許。本書可作為計算機、自動化、電子工程、套用數學等專業的高年級本科生或研究生教材，也可作為機器學習、人工智慧、神經網路、數據挖掘等課程的參考教材，同時還是相關領域的教師和研究人員的參考書。
此書是世界圖書出版公司“香農信息科學經典”系列圖書中的一種。這個書系包含信息科學各個領域的圖書，如資訊理論、通信與網路、信號處理、機器學習、理論計算機科學、量子信息科學等。“香農信息科學經典”以被世人稱為“數字時代”之父和“資訊時代”之父的克勞德·香農（Claude E. Shannon, 1916.4.30 – 2001.2.24）為名。書系的策劃者為從香農所在的美國麻省理工學院歸國的信息科學家。書系中除了包含信息領域傳統分支的圖書，還包括像“人工智慧的資訊理論方法”與“信息科學中的博弈論”等前沿交叉學科的子系列。關於書系與香農的更多介紹，請見世圖公號文章《一個新書系的誕生——香農、資訊時代與“香農信息科學經典”》。
圖書目錄
Preface
- The Learning Methodology
- Linear Learning Machines
- Kernel-induced Feature Spaces
- Generalisation Theory
- Optimisation Theory
- Support Vector Machines
- Implementation Techniques
- Applications of Support Vector Machines
Appendix A: Pseudocode for the SMO Algorithm
Appendix B: Background Mathematics
References
作者簡介
內洛·克里斯蒂安尼尼（Nello Cristianini）目前是英國布里斯托大學計算機科學系的人工智慧教授。他獲得過英國皇家學會沃爾夫森傑出研究成就獎和歐洲研究理事會高階研究基金獎。2014年他被湯森路透列入2002至2012十年間影響力的科學家名單，2016年被AMiner列入機器學習領域影響力的百位研究者名單。
約翰·肖·泰勒（John Shawe-Taylor）目前是英國倫敦大學學院聯合國教科文組織人工智慧講席教授，並擔任計算機科學系系主任和計算統計和機器學習中心主任。他還協調組織了多個機器學習歐洲聯合研究項目，比如NeuroCOLT（“神經計算學習”）項目和PASCAL（“模式分析、統計建模與計算學習”）項目。
