支持向量機導論

內(nèi)容概要

支持向量機 (Support Vector Machine, SVM) 是建立在統(tǒng)計學理論最新進展基礎上的新一代學習系統(tǒng)。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(fā)了對這種技術的廣泛應用和深入理論分析。至今在若干實際應用 (如文本編目、手寫字符識別、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(shù)據(jù)挖掘中已被確立為一種標準工具。學生將會發(fā)現(xiàn)本書不僅對他們具有激勵作用，同時也很容易理解；對于專業(yè)人員而言，本書可以引導他們輕松自如地獲得為掌握理論及其應用所需的材料。本書以循序漸進的、自含的、易于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件的網(wǎng)站將會成為讀者進一步學習的起點。同樣，本書及相關網(wǎng)站將引導專業(yè)人員了解最新的文獻、新應用和在線軟件。

作者簡介

Nello Cristianini 先后在意大利的里雅斯特大學、英國倫敦大學皇家豪勒威學院、英國布里斯投大學、美國加州大學圣克魯茲分校學習。他是支持向量機與其他學習系統(tǒng)的理論與應用方面卓有成就的年青研究人員，在各種雜志和國際學術會議上發(fā)表了許多有關這一領域的論文。

書籍目錄

1. The learning methodology;  1.1 Supervised Learning 1.2 Learning and Generalisation 1.3 Inproving Generalisation 1.4 Attractions and Drawbacks of Learning 1.5 Support Vector Machines for  Learning 1.6 Exercises 1.7 Further Reading and Advanced Topics2. Linear learning machines;  2.1 Linear Classification 2.2 Linear Regression 2.3 Dual Representation of Linear Machines 2.4 Exercises 2.5 Further Reading and Advanced Topics3. Kernel-induced feature spaces;  3.1 Learning in Feature Space 3.2 The Implicit Mapping into Feature Space 3.3 Making Kernels 3.4 Working in Feature Space 3.5 Kernels and Gaussian Processes 3.6 Exercises 3.7 Further Reading and Advanced Topics4. Generalisation theory; ……5. Optimisation theory; 6. Support vector machines; 7. Implementation techniques; 8. Applications of support vector machines; Pseudocode for the SMO algorithm; Background Mathematics; Index.

媒體關注與評論

　　“本書對機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的最重要發(fā)展領域進行了全面的介紹。書中清晰的條理、富于邏輯性的推演以及優(yōu)美的文字，備受初學者和專家的贊許。在線參考文獻與軟件是本書獨一無二的和適應時代的新穎特點。我竭誠地向讀者推薦此書?！薄　　狾lvi Mangasarian，威斯康星大學　　“本書介紹支持向量機的理論與實踐，是一本優(yōu)秀的和引人入勝的著作。書中闡明了專業(yè)人員所面臨的種種關鍵問題及其解決方案，書后包含一個非常有用的附錄，是用偽代碼編寫的優(yōu)化算法?！薄　　狣avid Haussler，加利福尼亞大學　　“本書展現(xiàn)了一個主要由Vladimir Vapnik 創(chuàng)立的統(tǒng)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(shù)學方法和應用技術兩個方面都可能成為一座真正的科學金礦。在這一領域中形成并在日益增多的重大應用中得到使用的主要算法是與正則化類似的支持向量機技術。這本簡明扼要的著作對支持向量機及其理論基礎進行了嚴密而自含的介紹。這是值得數(shù)學家和工程師一讀的讀物?！薄　　猅omaso Poggio，麻省理工學院

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