出版時(shí)間:2010-5 出版社:對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社 作者:趙琨 頁數(shù):263
前言
作為一種通用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,支持向量機(jī)由于其良好的泛化能力,已在諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,例如文本分類、語音識(shí)別、生物信息、時(shí)間序列分析、信號(hào)處理、遙感圖像分析、個(gè)人信用評估等?! ∽訴apnik于20世紀(jì)90年代初建立了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論以來,關(guān)于支持向量機(jī)的理論和應(yīng)用方面的研究就沒有停止過,并且吸引了越來越多的研究人員,自2000年開始,國內(nèi)外已陸續(xù)有專著出版。支持向量機(jī)最初用于解決分類問題和回歸問題,這兩類問題都屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。隨著研究的深入,利用支持向量機(jī)解決半監(jiān)督和無監(jiān)督問題的理論與算法也相繼出現(xiàn),國外也有相應(yīng)的專著出版。但國內(nèi)關(guān)于半監(jiān)督和無監(jiān)督的支持向量機(jī)理論研究仍處于初步階段,而關(guān)于在擾動(dòng)情況下的半監(jiān)督和無監(jiān)督的支持向量機(jī)理論研究則未見到。作者的這本書應(yīng)該是國內(nèi)關(guān)于此內(nèi)容的第一本專著。 作者在讀博士期間的主要研究工作,就是研究支持向量機(jī)處理半監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題的理論與算法,以及這兩類問題在訓(xùn)練數(shù)據(jù)帶有擾動(dòng)情況下的支持向量機(jī)理論與算法?,F(xiàn)在作者將這些研究內(nèi)容作為專著出版,一方面是對其研究工作的總結(jié),從而可以更好地理清研究思路,為下一步的教學(xué)與研究奠定扎實(shí)的基礎(chǔ);另一方面,會(huì)對國內(nèi)關(guān)于支持向量機(jī)的研究,特別是在半監(jiān)督和無監(jiān)督這兩類特殊的學(xué)習(xí)問題上的研究起到一定的推動(dòng)作用。 本書首先介紹了引領(lǐng)最優(yōu)化方法應(yīng)用研究的一些新的內(nèi)容,包括錐規(guī)劃和魯棒優(yōu)化,這是其進(jìn)一步研究新的支持向量機(jī)的最優(yōu)化基礎(chǔ);介紹了標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)處理有監(jiān)督學(xué)習(xí)問題(分類問題)的基本思想及相應(yīng)模型;之后則是作者的一系列研究成果:例如基于支持向量分類機(jī)的半監(jiān)督和無監(jiān)督兩分類算法,訓(xùn)練數(shù)據(jù)在對稱多面體擾動(dòng)情況下、一般多面體擾動(dòng)情況下、橢球體內(nèi)擾動(dòng)情況下的半監(jiān)督和無監(jiān)督兩分類算法,以及相應(yīng)的理論分析等。
內(nèi)容概要
本書首先介紹了引領(lǐng)最優(yōu)化方法應(yīng)用研究的一些新的內(nèi)容,包括錐規(guī)劃和魯棒優(yōu)化,這是其進(jìn)一步研究新的支持向量機(jī)的最優(yōu)化基礎(chǔ);介紹了標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)處理有監(jiān)督學(xué)習(xí)問題(分類問題)的基本思想及相應(yīng)模型;之后則是作者的一系列研究成果:例如基于支持向量分類機(jī)的半監(jiān)督和無監(jiān)督兩分類算法,訓(xùn)練數(shù)據(jù)在對稱多面體擾動(dòng)情況下、一般多面體擾動(dòng)情況下、橢球體內(nèi)擾動(dòng)情況下的半監(jiān)督和無監(jiān)督兩分類算法,以及相應(yīng)的理論分析等。 本書的讀者對象主要是具有一定優(yōu)化基礎(chǔ)并對于支持向量機(jī)有一定了解的人士。對于支持向量機(jī)的引入等相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí),本書只為體系完善而做了簡要介紹。 本書各章的主要內(nèi)容如下:第一章介紹線性錐優(yōu)化和魯棒優(yōu)化的基礎(chǔ)知識(shí);第二章介紹支持向量分類機(jī)的基本思想及相應(yīng)各種模型;第三章介紹基于支持向量分類機(jī)的無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法;第四章介紹數(shù)據(jù)(樣本)在對稱多面體內(nèi)擾動(dòng)的無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法;第五章則是介紹數(shù)據(jù)在一般多面體內(nèi)擾動(dòng)的無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法;第六章介紹數(shù)據(jù)在橢球體內(nèi)擾動(dòng)的無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法。
作者簡介
趙琨,女,1978年3月出生于遼寧省本溪市,管理學(xué)博士,畢業(yè)于中國農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院運(yùn)籌與管理專業(yè)。目前在北京物資學(xué)院物流學(xué)院擔(dān)任教師,研究領(lǐng)域主要是機(jī)器學(xué)習(xí)、最優(yōu)化方法和供應(yīng)鏈管理。
書籍目錄
第一章 線性錐優(yōu)化與魯棒優(yōu)化 1.1 線性錐優(yōu)化理論基礎(chǔ) 1.1.1 帶有廣義不等式的凸規(guī)劃 1.1.2 二階錐規(guī)劃 1.1.3 半定規(guī)劃 1.2 Hilbert空間的凸規(guī)劃理論 1.3 魯棒優(yōu)化理論 1.3.1 Sim魯棒優(yōu)化方法 1.3.2 Mangasarian魯棒優(yōu)化方法第二章 支持向量分類機(jī) 2.1 標(biāo)準(zhǔn)支持向量分類機(jī) 2.1.1 支持向量分類機(jī)的基本思想 2.1.2 標(biāo)準(zhǔn)支持向量分類機(jī) 2.2 支持向量分類機(jī)的變形 2.2.1 c-支持向量分類機(jī)的一種變形 2.2.2 v-支持向量分類機(jī) 2.2.3 限定c-支持向量分類機(jī) 2.2.4 限定v-支持向量分類機(jī) 2.2.5 拉格朗日支持向量分類機(jī)第三章 基于支持向量分類機(jī)的無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 3.1 無監(jiān)督和半監(jiān)督分類問題 3.1.1 無監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)問題的描述 3.1.2 無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類問題的數(shù)學(xué)描述 3.2 無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類問題研究現(xiàn)狀 3.2.1 無監(jiān)督兩分類問題研究現(xiàn)狀 3.2.2 半監(jiān)督兩分類問題研究現(xiàn)狀 3.3 以限定v-支持向量分類機(jī)為基礎(chǔ)的無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 3.3.1 無監(jiān)督兩分類算法 3.3.2 半監(jiān)督兩分類算法 3.3.3 參數(shù)v的含義 3.3.4 近似程度 3.4 以拉格朗日支持向量分類機(jī)為基礎(chǔ)的無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 3.4.1 以拉格朗日支持向量分類機(jī)為基礎(chǔ)的無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 3.4.2 近似程度 3.5 以標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)為基礎(chǔ)的無監(jiān)督兩分類法 3.5.1 以標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)為基礎(chǔ)的無監(jiān)督兩分類算法 3.5.2 近似程度第四章 數(shù)據(jù)在對稱多面體內(nèi)擾動(dòng)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 4.1 基于限定v-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 4.1.1 基于限定v-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督兩分類算法 4.1.2 基于限定v-支持向量機(jī)的魯棒半監(jiān)督兩分類算法 4.2 基于限定c-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 4.2.1 基于限定c-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督兩分類算法 4.2.2 基于限定c-支持向量機(jī)的魯棒半監(jiān)督兩分類算法 4.3 基于拉格朗日支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 4.3.1 基于拉格朗日支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督兩分類算法 4.3.2 基于拉格朗日支持向量機(jī)的魯棒半監(jiān)督兩分類算法第五章 數(shù)據(jù)在一般多面體擾動(dòng)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 5.1 基于限定v-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 5.1.1 基于限定v-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督兩分類算法 5.1.2 基于限定v-支持向量分類機(jī)的魯棒半監(jiān)督兩分類算法 5.2 基于限定c-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 5.2.1 基于限定c-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督兩分類算法 5.2.2 基于限定c-支持向量分類機(jī)的魯棒半監(jiān)督兩分類算法 5.3 基于拉格朗日支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 5.3.1 基于拉格朗日支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督兩分類算法 5.3.2 基于拉格朗日支持向量分類機(jī)的魯棒半監(jiān)督兩分類算法 5.4 Mangasarian魯棒優(yōu)化方法與Sim魯棒優(yōu)化方法的關(guān)系第六章 數(shù)據(jù)在橢球體內(nèi)擾動(dòng)的無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 6.1 基于限定v-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 6.1.1 基于限定v-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督兩分類算法 6.1.2 基于限定v-支持向量分類機(jī)的魯棒半監(jiān)督兩分類算法 6.2 基于限定c-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 6.2.1 基于限定c-支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督兩分類算法 6.2.2 基于限定c-支持向量分類機(jī)的魯棒半監(jiān)督兩分類算法 6.3 基于拉格朗日支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督和半監(jiān)督兩分類算法 6.3.1 基于拉格朗日支持向量分類機(jī)的魯棒無監(jiān)督兩分類算法 6.3.2 基于拉格朗日支持向量分類機(jī)的魯棒半監(jiān)督兩分類算法參考文獻(xiàn)后記
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