TA的每日心情 | 开心 2017-3-2 20:36 |
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电子图书
| 电子图书名: |
支持向量机:理论、算法与拓展 |
| 编者: |
邓乃扬,田汉英 |
| 内容简介: |
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了最优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。 |
| 所属专业方向: |
算法分析 |
| 出版社: |
科学出版社出版 |
| 来源: |
全文传递,自己制作 |
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本帖最后由 rgtest 于 2011-11-4 10:33 编辑 ! W: G, y5 [4 a' I. F! w9 `* z6 y
- }3 d. \- Z4 R5 j
目录序言$ s' g0 b, z# F4 B1 l+ Z& Q5 J
符号表5 y9 F% `) [6 S" W m7 n8 e
第1章 最优化基础) |" ?; W( i# o# m0 ~2 v- u) i8 ]
1.1 欧式空间上的最优化问题5 ~" P h o2 A
1.1.1 最优化问题实例
8 M" B% F( x6 E' h7 i 1.1.2 最优化问题及其解2 Y( } {, X/ w8 I: @
1.1.3 最优化问题的几何解释8 w* ?; Q1 g( G M# U* r" p
1.2 欧式空间上的凸规划
- Z$ I" q$ ^3 w 1.2.1 凸集和凸函数
* S0 P& B' `' ^( e 1.2.2 凸规划问题及其基本性质
1 V' b/ s' q/ N0 ?& u& i' W% W 1.2.3 凸规划的对偶理论
* S+ F3 \" A, R 1.2.4 凸规划的最优性条件
/ m, g- X, R6 H4 r: R) R& n( [* S 1.2.5 线性规划6 K7 @- B: @! L: R. _3 E0 H- ]
1.3 Hilbert空间上的凸规划. o! z+ r: r; c
1.3.1 凸函数及Frechet导数
8 N8 o. ^$ x# S3 Y$ X 1.3.2 凸规划问题6 B n' |# r7 z+ c& p
1.3.3 凸规划的对偶理论
7 }7 u5 T4 V2 B' ]& |0 p/ C 1.3.4 凸规划的最优性条件
! p: |6 h: {3 U! ~ 1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划1 ^$ l# g2 Y5 |! ~
1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划
! Y: u2 E u. r' b( c! w/ E( q) {5 W 1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论0 k$ @* _5 l: a1 P6 [! S; `
1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件
" L6 T! N1 ^% R+ Z7 g1 J; y 1.4.4 二阶锥规划
3 y& o7 U6 d7 e) X8 b: F& b 1.4.5 半定规划: W0 _3 h1 Z# O8 o
1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划
* z1 Y/ c- V1 n/ C8 [" ? 1.5.1 K-凸函数与Frechet导数/ C" g* R3 g# t8 W2 q9 J
1.5.2 凸规划问题% c# H* d4 V) p6 Z0 N0 P
1.5.3 凸规划的对偶理论
8 v1 P* F! Z d1 R$ W5 Y 1.5.4 凸规划的最优性条件$ u. }) M6 S" q: N6 S {. y
第2章 线性分类机
7 }1 m( A* S! i- m: d, a! s n2.1 分类问题的提出
" J! f0 z9 r$ s+ l" R 2.1.1 例子(心脏病诊断)
V- `9 F1 D1 f. Y. [ 2.1.2 分类问题和分类机( ~* H# C% q0 h! k
2.2 线性可分问题的支持向量分类机
9 Q& o# \' ?1 K! L1 H# y6 P+ } 2.2.1 最大间隔法_
+ W7 B# x) m& J. r* |% t 2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机
3 F4 d& B! k( E K 2.2.3 支持向量
. Z' l) ]0 T5 m 2.3 线性支持向量分类机; q/ G% _& ~+ _% y( D) p- }0 M
2.3.1 最大间隔法% p* m7 |) w2 t o7 ~/ \1 p
2.3.2 线性支持向量分类机$ I" n( i. g! {
第3章 线性回归机( ~/ d: h% X9 |( k. \
3.1 回归问题和线性回归问题, p) L8 a4 p& j
3.2 硬ε带超平面( d: K2 x, n+ C/ i0 g% F( m
3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面
! J# l! L4 c/ K8 E$ E: f. W% J) z 3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划
N, i& a. B+ U5 [0 X3 |0 s 3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题+ K6 Y! U# y. t& w; u
3.3 线性硬ε-带支持向量回归机: s; E: o* M, L! c4 @
3.3.1 原始问题! R! }: j% J% [5 m5 w% L+ f0 q& u
3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系5 D& ]+ c& v6 B0 N! x
3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机2 g4 q, L5 u1 R' m5 N
3.4 线性ε-支持向量回归机
- @7 \: B7 h+ Y 3.4.1 原始问题
4 i* J' N, Y- ]9 h M3 v9 X# T" W 3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
! C( J1 A4 h6 P; l1 N/ r 3.4.3 线性ε-支持向量回归机
. W9 d Q) E/ v X! b0 J# g1 h' R第4章 核与支持向量机
% Y5 P; ]+ X7 a4.1 从线性分划到非线性分划9 a5 p/ F" C: ~$ q( a7 q) c
4.1.1 非线性分划的例子2 U& }; Z$ ]/ t4 F% s7 |
4.1.2 基于非线性分划的分类算法+ v8 ~/ Z$ ^' S7 k* ^- i2 I
4.1.3 基于非线性分划的回归算法
; m+ }( v7 r, ]# l! \7 t/ z4.2 核函数% n* k3 @& j+ }3 F
4.2.1 核函数及其特征
% x, y. @9 L5 X7 {. ?* G 4.2.2 核函数的判定和常用的核函数% ~: h8 U4 p( Z8 s/ `
4.3 支持向量机及其性质: ?3 r. m- j$ ^1 _6 F
4.3.1 支持向量分类机* t2 b6 F& I5 `5 s" {
4.3.2 支持向量回归机
8 s* S5 \2 u2 w/ ?4 h5 k }: Z9 a4.4 支持向量机中核函数的选取% n3 B A2 m6 W6 P; _3 }" B/ L
4.4.1 已知训练集时核函数的选取' @* d3 E$ @" ^6 t
……, f. I7 z7 s4 [4 O# y) u1 I, Z
第5章 C-支持向量分类机的统计学基础# b6 T3 l4 n; K ]# ]7 M, _
第6章 模型选择
$ d) K- O3 Z* c( [0 j. k第7章 算法- r! N: p: E. S0 b1 {
第8章 支持向量机的变形与拓广; U' h) K! @( p" l8 R
参考文献' D5 ^2 T& ]0 z# I
索引6 h1 u0 F# }9 \7 N) K
$ V7 }0 D$ i, D
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; ]. ?6 [& z8 i. l2 B [) ~
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8 n: S& S' I+ X
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* B: r: {- P/ {* x" v! @; v% r
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6 k9 r. { P& g
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6 y* C; E$ b$ I9 H% _
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