《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。
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。
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