| 词条 | 支持向量机导论 |
| 释义 | § 介绍 本书为全英文读物，对机器学习和数据挖掘的最重要发展领域进行了全面的介绍，展现了一个主要由Vladimir Vapnik创立的统计学习理论的全新领域，它以正则化技术的研究成果为基础，在数学方法和应用技术两个方面都可能成为一座真正的科学金矿。书中条理清晰，逻辑严密，是值得数学家和工程师一读的读物。 § 详细信息 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 是建立在统计学理论最新进展基础上的新一代学习系统。本书是第一本全面介绍支持向量机的著作。支持向量机是在20世纪90年代初提出的，随之引发了对这种技术的广泛应用和深入理论分析。至今在若干实际应用 (如文本编目、手写字符识别、图像分类和生物进化链分析等)中，支持向机量足以提供最佳的学习性能，而且在机器学习与数据挖掘中已被确立为一种标准工具。学生将会发现本书不仅对他们具有激励作用，同时也很容易理解；对于专业人员而言，本书可以引导他们轻松自如地获得为掌握理论及其应用所需的材料。本书以循序渐进的、自含的、易于接受的方式引入各种概念，而且论述严谨透彻。本书所提供的参考文献和可以下载软件的网站将会成为读者进一步学习的起点。同样，本书及相关网站将引导专业人员了解最新的文献、新应用和在线软件。 |
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