支持嚮量機（SVM）是在統計學習理論的基礎上發展起來的新一代學習算法，它在文本分類、手寫識彆、圖像分類、生物信息學等領域中獲行較好的應用。本書是第一本綜閤介紹支持嚮量機（SVM）的書籍，它從機器學習算法的基本問題開始，循序漸進地介紹相關的背景知識，包括綫性分類器、核函數特徵空間、推廣性理論和優化理論，在此基礎上很自然地引齣瞭支持嚮量機的算法。本書末尾還詳細討論瞭一係列支持嚮量機的重要應用及其實現的技巧。本書的敘述清晰嚴謹，自包含性強，提供的大量相關文獻引用以及網站鏈接可作為進一步學習的理想起始點。本書可作為計算機、自動化、機電工程、應用數學等專業的研究生教材，也可作為神經網絡、機器學習、數據挖掘、人工智能等課程的參考教材，同時還是相關領域的教師和研究人員的參考書。
具體描述
讀後感
對比英文版，此中文版的翻譯可以用離譜來形容！我都忍不住想爆粗口瞭！這種垃圾翻譯也齣版！…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
評分對比英文版，此中文版的翻譯可以用離譜來形容！我都忍不住想爆粗口瞭！這種垃圾翻譯也齣版！…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
評分我寫的模式識彆算法庫NPatternRecognizer(http://npatternrecognizer.codeplex.com/) 支持嚮量機那部分就很大程度上參照瞭這本書。
評分對比英文版，此中文版的翻譯可以用離譜來形容！我都忍不住想爆粗口瞭！這種垃圾翻譯也齣版！…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
評分對比英文版，此中文版的翻譯可以用離譜來形容！我都忍不住想爆粗口瞭！這種垃圾翻譯也齣版！…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
用戶評價
非常好的SVM入門！
评分SVM入門不錯，不過翻譯的確實不太好，可以和原版對照著看。
评分翻譯看得比較吃力，要再看多幾下原版
评分寫論文時用瞭一些。svm方麵的權威書。不過基本沒怎麼看。
评分非常好的SVM入門！
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有