发表于2025-01-09
支持向量机 2025 pdf epub mobi 电子书
非常好的一本书,没想到能把支持向量机解释的那么清楚(我本以为这本书也就使把国外的许多本书拿过来摘抄而已),可以说这本书的价值已经超出我的预期了。就我已经看过的来书,作者总是尽力以直观的方法解释定理,这一点做得比国内的许多同行要出色。书中关于定义的表达,也犯...
评分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。
评分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...
评分讲得浅显透彻,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。
评分支持向量机的考试也过去也快两周了吧,直到今天才真正下笔来写这篇书评。 非常荣幸,这学期教我们这门课的老师就是本书的作者之一田英杰,另外一位作者应该是是田老师的导师。在这里赞一下田老师! 下面来简单说一下这本书。先说优点吧: 1,排版非常好,封面设计也让人感觉很...
图书标签: 支持向量机 机器学习 SVM 数据挖掘 人工智能 Machine-Learning 计算机科学 AI
《支持向量机:理论、算法与拓展》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。《支持向量机:理论、算法与拓展》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。
浅显易懂,比较好的SVM入门书籍,可惜我是个打酱油滴~
评分毕设的主要参考资料,介绍了支持向量机的基本内容。推导很细致,一些细节方面比如SMO算法还需额外看论文补充。
评分这类书籍需要我们读很多遍!机器学习算法!非常帮
评分通俗易懂
评分陈松灿老师的核方法课两本教材中的一本,讲的比较清楚,一直看到第八章为止。不好的地方是网上已经没得卖了。
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