数据挖掘中的新方法：支持向量机

出版者:科学出版社

作者:邓乃扬

页数:408

出版时间:2004-6-10

价格:53.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030132819

图书标签:SVM数据挖掘机器学习支持向量机人工智能数学数据挖掘中的新方法--支持向量机算法

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支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。

本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。

本书适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。

读后感

最近在做东西又用到SVM，于是把这本书翻出来再看。作者从基本的优化开始将，而且在前面着重将SVM的思想解释出来，在后面SVM正式出场的时候觉得非常一目了然，很好理解。这本与英文版SVM introduction写作方法非常类似，不过英文版的需要有一些数学基础之后再看，而这里却直接把...  

作者总是重复讲同一堆公式，加点东西又讲一次，重点都放在比较容易明白的线性分类上，对于支持向量机较难方面着笔较少。

讲得浅显透彻，比国内的很多教材强多了。看了此书不光学到了SVM的知识，我还更加理解为什么要学最优化和泛函分析。尤其是泛函，以前讲到hilbert空间、核函数的时候不明白这些抽象的东西到底有什么用，现在算是更加深入地理解了。  

作者总是重复讲同一堆公式，加点东西又讲一次，重点都放在比较容易明白的线性分类上，对于支持向量机较难方面着笔较少。

作者总是重复讲同一堆公式，加点东西又讲一次，重点都放在比较容易明白的线性分类上，对于支持向量机较难方面着笔较少。

用户评价

国产书中的上品了，SVM经典入门书籍。

比较清楚地描述了SVM的机理：把分类，拟合等问题变成一个最优化问题来做，算是把SVM中的核理论讲清楚了：就是把需要用曲线做的分类映到一个Hilbert空间中，用超平面来做线性的分类。

很好的SVM入门中文书，后面还出了第二版

文章很好，但是排版经常有错误，可惜

文章很好，但是排版经常有错误，可惜