支持向量机导论李国正
支持向量机导论
李国正
支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,它在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获行较好的应用。本书是第一本综合介绍支持向量机(SVM)的书籍,它从机器学习算法的基本问题开始,循序渐进地介绍相关的背景知识,包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论,在此基础上很自然地引出了支持向量机的算法。本书末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用及其实现的技巧。本书的叙述清晰严谨,自包含性强,提供的大量相关文献引用以及网站链接可作为进一步学习的理想起始点。该书的网站http://www.support-vector.n
用户评论
liying_chen 2020-06-03 06:19:48
挺好的,就是字迹有一点点的模糊。不过不太影响阅读。赞一个。
qqmillionaire33523 2020-06-03 06:19:48
看过了,非常好。
systematically_44408 2020-06-03 06:19:48
电子工业出版社的这系列书都是不错的!
lilibaobao 2020-06-03 06:19:48
虽然不是特别清晰,但还是感谢了。
迷失的柴瀑 2020-06-03 06:19:48
给力,非常不错,易懂,易学