做网站怎么赚钱知乎,深圳定制家具厂,网站SEO基础代做,WordPress点击头像1、支持向量机导论#xff0c;此书乃是SVM方面的经典著作#xff0c; 该书的作者也是近年来SVM、kernel methods学术圈内的活跃学者#xff0c;对于这些领域均有过重要的贡献。这本书从“线性机器、核方法、统计学习理论、凸优化”四个方面揭示了SVM的内在机理 --利用核…1、支持向量机导论此书乃是SVM方面的经典著作 该书的作者也是近年来SVM、kernel methods学术圈内的活跃学者对于这些领域均有过重要的贡献。这本书从“线性机器、核方法、统计学习理论、凸优化”四个方面揭示了SVM的内在机理 --利用核使得能够使用线性的的方法发现数据中的非线性关系并且利用统计学习理论保证学习机器的泛化性能。这些SVM的内在机理并没有发生重大的改变。 这本书我只看了一点由于需要强大的数学基础作为保证很难再读下去。。。但是它每一张的前言是非常非常经典每句话都很有道理发人深醒2、统计学习理论的本质3、统计学习理论 以上两本均是vapnik自六十年代以来的工作的总结前者在概念上给出统计学习理论的介绍后者则给出了证明。vapnik的目标在于创建小样本统计学。其三十年如一日的苦苦追寻令人感动60年代开始老瓦的工作一直不被重视直到SVM的出现。两本书的翻译都是十分优秀的。张学工老师据我所知在其博士期间就开始关注SVM方面的工作他是最早介绍统计学习理论到中国的学者。也是国内SVM最好的学者之一。目前两本书的电子版都已经被我下到准备挑一个事情比较少的时间段去看。。。电子书的质量不是很好不太清晰4、数据挖掘中的新方法支持向量机。 很多人推荐这本书但这本书实在不敢恭维。由于该书作者的背景该书作者倾向于从最优化的角度介绍SVM这当然远远偏离了SVM的核心。书中还加入了作 者的工作但据我所知这部分工作根本没有得到承认几乎没有被引用过。至于对SVM的介绍则大量来自于经典123没看过5、Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond 这本书大约被引用2000余次顺便讲一下4、数据挖掘中的新方法支持向量机引用5次来自google学术至 于该书作者Schölkopf他的工作只怕近年的SVM、kernel methods方面的文献没有不提到他的。今年的ICML(国际机器学习顶级会议)schölkopf是Invited Speakers报告题目是“Thoughts on Kernels”。这本书意义深远还给出了大量的习题实在不容错过。 没看过6、Kernel Methods for Pattern Analysis 支持向量机导论的作者的又一部著作讨论模式识别方法的新框架“核方法”。经典。在图书馆看见过理论基础要求的比较高。。。7、Learning to classify text using support vector machines SVM理论上近乎完美但仍然要通过实际应用的考验文本分类就是最早体现SVM的 领域之一另一个是手写数字识别。该书作者更是SVM领域的大牛他开发了SVM最好的算法包SVM Light。近年来SVM算法的每一次重大优化几乎都是由他发起。看过他的一篇论文写了7页只说了SVM在文本分类中的优点这本书应该是相当经典不过没找到如果仅仅为了使用SVM看看台湾人的LibSVM半小时就可以学会使用马上就能处理数据分类、回归。如果想尽快了解SVM的机理1、支持向量机 导论则是首选如果希望了解核方法及SVM5、Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization,Optimization, and Beyond决不能错过。转载于:https://www.cnblogs.com/ysjxw/archive/2008/05/23/1205952.html
