支持向量机与基于核的机器学习导论

书籍简介:

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是建立在弗拉基米尔·万普尼克（Vladimir Vapnik）提出的统计学习理论基础上的一种使用广泛的机器学习方法。这本简明导论教程对支持向量机及其理论基础进行了全面的介绍。书中从机器学习方法论讲到到超平面、核函数、泛化理论、优化理论，最后总结到支持向量机理论，并介绍了其实现技术及应用。本书的叙述循序渐进，内容深入浅出，既严谨又易于理解。书中清晰的条理、富于逻辑性的推导以及优美的文字，备受初学者和专家的赞许。本书可作为计算机、自动化、电子工程、应用数学等专业的高年级本科生或研究生教材，也可作为机器学习、人工智能、神经网络、数据挖掘等课程的参考教材，同时还是相关领域的教师和研究人员的参考书。

书籍规格:

书籍信息归属:

支持向量机与基于核的机器学习导论是世界图书出版有限公司北京分公司于2020.8出版的中图分类号为 TP38 的主题关于 向量计算机－研究－英文 的书籍。