图书介绍

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支持向量机导论
  • （英）Nello Cristianini，（英）John Shawe-Taylor著；李国正等译 著
  • 出版社： 北京：电子工业出版社
  • ISBN：7505393367
  • 出版时间：2004
  • 标注页数：163页
  • 文件大小：7MB
  • 文件页数：176页
  • 主题词：电子计算机－算法理论－教材

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图书目录

第1章 学习方法1

1.1 监督学习1

1.2 学习和泛化性3

1.3 提高泛化性3

1.4 学习的价值和缺点5

1.5 用于学习的支持向量机5

1.6 习题6

1.7 补充读物和高级主题6

第2章 线性学习器8

2.1 线性分类8

2.1.1 Rosenblatt感知机10

2.1.2 其他线性分类器17

2.1.3 多类判别18

2.2 线性回归18

2.2.1 最小二乘法19

2.2.2 岭回归20

2.3 线性学习器的对偶表示22

2.4 习题22

2.5 补充读物和高级主题22

第3章 核函数特征空间24

3.1 特征空间中的学习24

3.2 到特征空间的隐式映射27

3.3 构造核函数29

3.3.1 核函数的性质30

3.3.2 从核函数中构造核函数38

3.3.3 从特征中构造核函数40

3.4特征空间中的计算41

3.5核与高斯过程43

3.6习题45

3.7补充读物和高级主题45

第4章 泛化性理论47

4.1 可能近似正确学习模型47

4.2 VC理论49

4.3 泛化性的间隔界52

4.3.1 最大间隔界53

4.3.2 间隔百分界57

4.3.3 软间隔界58

4.4 其他泛化界和幸运度函数61

4.5 回归的泛化性63

4.6 学习的贝叶斯分析66

4.7 习题68

4.8 补充读物和高级主题68

5.1 问题的形成70

第5章 最优化理论70

5.2 拉格朗日理论72

5.3 对偶性77

5.4 习题79

5.5 补充读物和高级主题80

第6章 支持向量机82

6.1 支持向量分类82

6.1.1 最大间隔分类器82

6.1.2 软间隔优化90

6.2 支持向量回归98

6.1.3 线性规划支持向量机98

6.2.1 ε不敏感损失回归100

6.2.2 核岭回归104

6.2.3 高斯过程105

6.3 讨论106

6.4 习题106

6.5补充读物和高级主题107

第7章 实现技术109

7.1 通用主题109

7.2 简单解：梯度上升算法112

7.3 通用技术和软件包118

7.4 块与分解119

7.5.1 两点解析解120

7.5 序贯最小优化算法120

7.5.2 启发式选择算法123

7.6 高斯过程的实现技术126

7.7 习题128

7.8 补充读物和高级主题128

第8章 支持向量机的应用130

8.1 文本分类131

8.1.1 IR核应用于信息过滤131

8.2.1 视位无关分类133

8.2 图像识别133

8.2.2 基于颜色的分类134

8.3 手写数字识别136

8.4 生物信息学137

8.4.1 蛋白质同源检测137

8.4.2 基因表达138

8.5 补充读物和高级主题139

附录A SMO算法的伪码140

附录B 背景数学143

参考书目150

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