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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
+ M2 T$ ~! G/ O5 V4 e6 V% I
& ^8 n9 D7 L z8 R目录序言% N4 K1 d8 q* M6 t2 V* w
符号表4 e/ }) Y; E0 j( u, |; y5 c2 a/ \5 U
第1章 最优化基础
1 {- A1 K9 e2 F' e" A: f( j 1.1 欧式空间上的最优化问题
' q" {( ?# B! e7 g4 J. N; a' X, a# G 1.1.1 最优化问题实例2 g9 z: m; s! ^1 V3 ~- X6 _. _7 ?
1.1.2 最优化问题及其解
- R4 V- h' B0 i4 x: m. t0 V 1.1.3 最优化问题的几何解释2 M R' t* P& C# z6 @
1.2 欧式空间上的凸规划
9 W! A' j. n& Y% p) d) I 1.2.1 凸集和凸函数
% \6 g+ G( }+ ^6 {4 m 1.2.2 凸规划问题及其基本性质: q7 |) Z* H/ {8 \' F( |9 L* ]
1.2.3 凸规划的对偶理论- Y+ U7 @0 I6 \7 i
1.2.4 凸规划的最优性条件 k: L2 x2 S, b3 a4 U+ F$ e
1.2.5 线性规划
" Z) v: v! X! l1.3 Hilbert空间上的凸规划( H' @1 R# x7 I9 m; }. G$ e
1.3.1 凸函数及Frechet导数
- Q3 \, ]+ t G9 w 1.3.2 凸规划问题
' B" O, ^: X8 Z' B5 M 1.3.3 凸规划的对偶理论
4 N; j& T. b Z' t3 m 1.3.4 凸规划的最优性条件! d$ ?8 T r' t1 Z( ^8 {* R
1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划& t& b. ?" v# {# Z0 M3 A, ^" D
1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划
Y# q( n) f5 g 1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论
: W' T0 b3 O! ?$ \# r 1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件# ~$ ?# [, D( J
1.4.4 二阶锥规划
1 {; H; W! L3 X N( `3 u 1.4.5 半定规划, ?7 @; [/ }! p: A. Z1 z
1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划) h9 i- w: ]$ N3 t t+ B
1.5.1 K-凸函数与Frechet导数# ]- L+ r: u1 V9 S5 S
1.5.2 凸规划问题
9 e. M8 `9 E* u V$ W V) A 1.5.3 凸规划的对偶理论/ [5 B' C0 ?8 j9 R4 a
1.5.4 凸规划的最优性条件3 r/ ]' K3 ~, M+ F' H. N" z. u+ `, ~
第2章 线性分类机
' a1 |( W3 q3 i: t, Q& V2 B) n2.1 分类问题的提出
6 S* e7 ~3 T+ E8 g8 W+ i" ^ 2.1.1 例子(心脏病诊断)+ s' E4 L4 T M% }- Q
2.1.2 分类问题和分类机
. Q0 m" w) S1 u# j' E0 R 2.2 线性可分问题的支持向量分类机
( |! L. J U* g5 ~0 ]7 q/ E 2.2.1 最大间隔法_
' M( O2 a. z8 E8 } 2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机, |" O- n2 H0 Y B( T; ^/ [
2.2.3 支持向量
( a7 ]7 i' f/ x. c* [/ x; R+ s4 L8 Z5 ^ 2.3 线性支持向量分类机. _0 @* r! h9 s, ^8 C( R' C
2.3.1 最大间隔法
4 K) }; }' T7 j9 ? 2.3.2 线性支持向量分类机
3 {; T0 n( h3 T: I" `/ D6 k第3章 线性回归机
& |; P, ?; @# v( H# a3.1 回归问题和线性回归问题
+ z9 p6 }1 G3 g+ _0 u3.2 硬ε带超平面 Y! Y5 _0 L6 @& Z) Q) m
3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面. L8 E( ^8 b7 E+ T1 V, a/ O
3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划 X: d' P, ~- r% A" b
3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题: s, K! Y6 e$ D, r3 ?; k/ }
3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
. q& q# ~; B3 S/ y7 D 3.3.1 原始问题
, `; ~5 G8 \$ C; Q3 L 3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
3 E0 y& C2 u# v( _( i 3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机/ x$ h8 O% W5 R
3.4 线性ε-支持向量回归机! _7 o& J5 L/ X7 W& l' b# i. l6 C) Q
3.4.1 原始问题$ x1 Y* [; E# |! n8 l8 c
3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
- ^8 j b j/ W4 U8 F. C7 p 3.4.3 线性ε-支持向量回归机
4 v0 I5 f4 Z0 s1 W7 a A第4章 核与支持向量机) R5 s" t3 z. A- ?6 x
4.1 从线性分划到非线性分划. ]4 h8 N D/ j& d6 W1 I
4.1.1 非线性分划的例子
" p0 }4 t( @8 p/ z 4.1.2 基于非线性分划的分类算法! C) j3 w7 S& @ s9 c) o! r7 v+ m% W
4.1.3 基于非线性分划的回归算法
0 z, d5 u4 q$ T2 n6 C4.2 核函数
. D8 j8 r' D' ~ 4.2.1 核函数及其特征: F* J; F3 G8 _+ }9 _- ?
4.2.2 核函数的判定和常用的核函数& k6 H" W; j- d$ Z# p+ m
4.3 支持向量机及其性质, J/ f; C6 W! u6 u- S2 Y! a$ P- j
4.3.1 支持向量分类机( Z0 Z; k5 F5 y; u9 y4 v/ S0 O3 \- f( L
4.3.2 支持向量回归机
3 k& t3 H% b; @4.4 支持向量机中核函数的选取
3 y( M- |. {% F" m2 o' j/ P4 _ 4.4.1 已知训练集时核函数的选取
- f3 G6 f- u! i$ A7 W' d ……( ^' K0 {2 B9 z1 o, [6 d0 X6 Q
第5章 C-支持向量分类机的统计学基础
; k5 _' }8 f+ \! h第6章 模型选择6 E* D0 L4 M9 B) V1 y6 h/ X* P
第7章 算法
5 S, ]1 V {1 B第8章 支持向量机的变形与拓广0 H0 O; a4 }! E: }8 T6 s+ Y
参考文献4 [# J% S% N2 x' x* Y! G$ C, w
索引7 p9 N8 j$ r) G0 [& X$ }1 M3 s! n
: i% G; W. B* p) @' R
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狗仔卡
发表于 2011-11-4 10:28:12
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