具體描述
協作社群形成與演化機製是CSCW／CSCL研究的新課題，本書嘗試從可計算角度研究協作問題，將統計學習理論、支持嚮量機與核函數方法(這已被視為研究機器學習問題的一種基本框架)引人協作機製研究，從理論與算法兩方麵研究以相似關係為基礎的協作社群形成與演化機製。首先分析瞭綫性可分數據的兩類分類問題，推導齣最優硬間隔超平麵(即硬間隔支持嚮量機)優化問題的原始形式和對偶形式，進一步推導齣最優軟間隔超平麵和直推式最優超平麵對應的優化問題，討論瞭優化問題的求解算法。其次討論瞭最優超平麵的最優性數學理論基礎；研究瞭綫性不可分數據分類學習問題的核函數方法。接著介紹實現CRA係統的關鍵技術、仿真實驗以及對實驗結果的討論。最後指齣需要進一步研究的若乾問題。
本書適閤高等學校計算機、自動化、人工智能、模式識彆等專業的教師和研究生閱讀，也可作為相關領域科技工作者的參考書。
著者簡介
圖書目錄
序言前言符號約定引論： 0．1協作研究 0．2協作社群 0．3研究內容 0．4本書結構第1章 優化理論 1．1數學預備知識 1．2最優性條件 1．3拉格朗日對偶性第2章 綫性學習機器 2．1最優超平麵原始問題 2．2最優超平麵對偶問題 2．3優化算法第3章 統計學習理論和核方法&
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