支持向量機的研究是近十余年機器學習、模式識別和數據挖掘領域中的研究熱點，受到了計算數學、統(tǒng)計、計算機、自動化和電信等有關學科研究者的廣泛關注，取得了豐碩的理論成果，并被廣泛地應用于文本分類、圖像處理、語音識別、時間序列預測和函數估計等領域?！缎畔⑴c計算科學叢書（59）：支持向量機的算法設計與分析》首先介紹了核函數的概念；然后從幾何直觀的角度介紹了建立二分類模型和回歸模型過程中所取得的理論成果；最后對于分解算法、最小二乘支持向量機、多分類、模糊支持向量機、在線學習和大規(guī)模分類相關的優(yōu)秀成果進行了歸納和整理，從數學上對相關算法的原理進行了詳細分析?！缎畔⑴c計算科學叢書（59）：支持向量機的算法設計與分析》的內容既包括支持向量機的最新進展，也包括作者的多年研究成果。作者希望《信息與計算科學叢書（59）：支持向量機的算法設計與分析》能夠有助于對機器學習、模式識別和數據挖掘感興趣的讀者更加快速地了解支持向量機的最新研究動態(tài)，能夠有助于讀者理清算法的本質，從而使讀者能夠在已有研究成果的基礎之上更加有效地開展工作。《信息與計算科學叢書（59）：支持向量機的算法設計與分析》可作為數學、統(tǒng)計、計算機、電信、自動化等有關專業(yè)的高年級本科生和研究生教材，也可作為相關領域的教師和科研工作者的參考書。
鄂公網安備 42010302001612號 