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出版者:机械工业出版社

作者:（美）克里斯蒂亚尼尼

出品人:

页数:189

译者:

出版时间:2005-01-01

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111167891

丛书系列:经典原版书库

图书标签:

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支持向量机导论 导论：模式识别的基石与机器学习的飞跃 本书旨在为读者系统地构建支持向量机（Support Vector Machine, SVM）理论与实践的完整知识体系。SVM 作为一种强大的统计学习方法，自上世纪九十年代问世以来，便以其坚实的统计学基础、卓越的泛化能力和在小样本学习上的突出表现，迅速成为模式识别、分类和回归分析领域的核心算法之一。 本书的叙述结构力求严谨而循序渐进。我们首先从模式识别的宏观视角切入，介绍传统分类方法面临的挑战，尤其是线性可分性假设的局限性，以此确立引入SVM的必要性。随后，我们将深入探讨SVM背后的数学原理，重点解析最大间隔分类器（Maximum Margin Classifier）的几何意义与优化目标，为后续更复杂的非线性问题打下坚实的基础。 第一部分：理论基石——从线性可分到核技巧 第一章：模式识别基础与线性分类器的局限 本章首先回顾了机器学习的基本框架，包括监督学习、损失函数和模型复杂度。我们详尽阐述了感知机（Perceptron）和线性判别分析（LDA）等早期线性分类器的原理、优势与根本缺陷——它们只能有效处理线性可分数据集。通过对噪声敏感性和泛化能力的分析，引出结构风险最小化（Structural Risk Minimization, SRM）的理念，这是SVM理论的指导思想。 第二章：最大间隔分类器（Hard Margin SVM）的数学构建 本章是全书的核心起点。我们详细推导了硬间隔支持向量机的优化问题：一个带有不等式约束的二次规划（Quadratic Programming, QP）问题。推导过程将清晰展示如何将寻找最优超平面转化为最小化权向量范数 $left| mathbf{w} ight|^2$ 的几何直观。读者将理解“间隔”的精确定义，以及支持向量（Support Vectors）在确定决策边界中的决定性作用。本章将严格处理 QP 问题的数学形式化，并初步介绍拉格朗日对偶性的引入，为后续的软间隔处理做好铺垫。 第三章：从对偶问题到核技巧（The Kernel Trick）的飞跃 线性分类器在处理现实世界中复杂、非线性的数据分布时显得力不从心。本章将详细阐述如何利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为更易于处理的对偶问题。对偶形式的强大之处在于，它使得我们可以利用核函数（Kernel Function） 巧妙地绕开显式的维度提升。我们将深入探讨常用的核函数，如多项式核、径向基函数（RBF/高斯核）及其特性。读者将理解核技巧是如何在不增加计算复杂性的前提下，将低维空间中的非线性问题映射到高维特征空间中，从而实现线性可分。 第二部分：稳健性与泛化——软间隔与多分类策略 第四章：软间隔支持向量机（Soft Margin SVM） 现实数据往往存在噪声和异常点，严格的线性可分假设（硬间隔）会导致模型对噪声过于敏感，泛化能力差。本章聚焦于引入松弛变量（Slack Variables） $xi_i$ 来构建软间隔 SVM。我们详细分析了惩罚参数 $C$ 的作用：它代表了对分类误差（间隔违例）的容忍程度与对模型复杂度的权衡。通过对 $C$ 值的不同设置，我们可以观察到模型在欠拟合（高偏差）和过拟合（高方差）之间的变化，从而掌握模型调优的关键。 第五章：SVM的回归应用——支持向量回归（SVR） SVM的应用并不仅限于分类。本章将视角转向回归问题，介绍支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）。SVR的核心思想与分类恰好相反：它不再试图将所有点推离超平面，而是试图找到一个“管道”（Tube/Epsilon-Insensitive Tube）包围尽可能多的数据点，使得位于该管道内的数据点不产生损失。我们将探讨 $epsilon$ 不敏感损失函数（$epsilon$-insensitive loss function）的定义，以及如何将 SVR 转化为一个带有上下界约束的优化问题。 第六章：多分类问题的解决方案 标准的 SVM 是一个二分类算法。本章系统地介绍几种将二分类 SVM 扩展到多分类场景的成熟策略： 1. 一对一（One-vs-One, OVO）： 构建 $N(N-1)/2$ 个二分类器，通过多数投票决定最终类别。分析其计算成本与潜在的决策边界冲突问题。 2. 一对多（One-vs-All, OVA/OVR）： 为每个类别训练一个分类器，判别新样本与哪个分类器的“胜率”最高。重点讨论这种策略在类别不平衡问题中可能遇到的挑战。 3. 层次化SVM（Hierarchical SVM）： 一种更精细的划分策略，通过构建决策树结构来逐步缩小分类范围。 第三部分：算法实现与高级主题 第七章：求解二次规划与对偶问题的数值方法 理解理论后，本章转向工程实践。我们将概述求解 SVM 优化问题的关键数值算法，不再局限于理论推导。重点介绍： 序列最小化优化（SMO）： 这是目前处理小型到中型数据集时最常用的算法。我们将剖析 SMO 如何通过迭代求解两个变量的子问题来避免对大规模矩阵求逆，从而高效地找到最优解。 内点法（Interior-Point Methods） 在大规模 SVM 求解中的应用概述。 第八章：模型评估、参数选择与模型选择的艺术 SVM 的性能高度依赖于核函数的选择和超参数（如 $C$ 和核函数的特定参数 $gamma$）的精细调整。本章将详细指导读者如何进行： 1. 交叉验证（Cross-Validation）： 实施 $k$ 折交叉验证来稳健地评估模型性能。 2. 网格搜索与随机搜索： 探索最优的 $C$ 和 $gamma$ 值。 3. 模型可解释性： 分析支持向量集合对决策边界的贡献，这是 SVM 相较于某些黑箱模型（如深度神经网络）的优势所在。 第九章：支持向量机的变体与前沿展望 本章将简要介绍 SVM 家族的其他重要成员和发展方向，包括： 半监督支持向量机（Semi-Supervised SVM）： 如何利用大量未标记数据提升模型性能。 在线支持向量机（Online SVM）： 适用于数据流处理的增量学习算法。 高维数据处理的挑战 与为处理海量特征所做的优化策略。 本书的最终目标是使读者不仅能够熟练运用现有库（如 LibSVM, Scikit-learn）中的 SVM 模块，更能在面对复杂数据问题时，能够基于扎实的数学理解，选择合适的核函数、调整关键参数，并理解算法的局限性与适用范围。本书力求成为模式识别领域研究人员和工程师案头的常备参考手册。

评分☆☆☆☆☆

对比英文版，此中文版的翻译可以用离谱来形容！我都忍不住想爆粗口了！这种垃圾翻译也出版！…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

评分☆☆☆☆☆

我写的模式识别算法库NPatternRecognizer(http://npatternrecognizer.codeplex.com/) 支持向量机那部分就很大程度上参照了这本书。  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

我写的模式识别算法库NPatternRecognizer(http://npatternrecognizer.codeplex.com/) 支持向量机那部分就很大程度上参照了这本书。  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

作为一名对机器学习理论有着浓厚兴趣的研究生，我一直在寻找一本能够深入剖析支持向量机（SVM）的权威著作。《支持向量机导论》无疑满足了我的所有期待。这本书的深度和广度都令人称道，它不仅仅是一个算法的介绍，更是一次对机器学习优化理论的深入探索。书中对SVM的推导过程，从拉格朗日乘子法到对偶问题的求解，都进行了详尽的阐述，并且对其中的数学原理进行了深入的剖析。我特别喜欢书中关于“软间隔”和“正则化”的讲解，这部分内容让我深刻理解了SVM是如何通过引入惩罚项来处理噪声和异常值，从而提高模型的鲁棒性。作者还详细介绍了多种SMO（Sequential Minimal Optimization）算法的变体，并分析了它们在求解二次规划问题时的效率和收敛性。这本书的参考文献也非常丰富，为我进一步研究SVM的最新进展提供了宝贵的线索。我花费了大量时间去理解其中的数学推导，并尝试着在自己的研究项目中使用SVM，效果显著。这本书对我理解机器学习中的优化理论以及模型的泛化能力，都起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

对于渴望掌握机器学习核心技术，特别是对支持向量机（SVM）这一经典算法感到好奇的我来说，《支持向量机导论》这本书犹如一位渊博的导师，引领我走进SVM的深邃世界。我一直对SVM的“最大间隔”思想及其在分类任务中的强大能力所吸引，但之前接触的资料往往要么过于晦涩难懂，要么过于浅显，未能触及其核心。这本书却恰到好处地找到了平衡点。它从最基础的线性可分情况入手，通过精妙的数学推导，揭示了SVM寻找最优超平面的原理，并将这一过程与几何上的“间隔”概念紧密联系起来。我非常欣赏作者在解释“支持向量”和“间隔”时所使用的类比和图示，它们有效地消除了我之前对这些概念的模糊感。更令我印象深刻的是，本书对“核技巧”的深入剖析。它不仅仅是列举了常用的核函数，更解释了为什么通过核函数可以将数据映射到高维空间，从而实现非线性分类，并详细分析了不同核函数的特性和适用场景。这让我对SVM处理复杂数据的能力有了更深刻的理解，也为我后续的数据建模工作提供了宝贵的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书是我学习支持向量机（SVM）的理想读物。我之前接触过一些关于SVM的书籍，但它们要么过于理论化，要么过于简化，总感觉未能触及其核心。而《支持向量机导论》则恰恰填补了这一空白。它以一种非常系统和全面的方式，将SVM的原理、算法和应用娓娓道来。我非常喜欢作者从最基础的线性分类问题开始讲解，逐步引入最大间隔分类器的概念，并在此基础上解释了为什么SVM能够如此强大。书中对“核函数”的讲解尤其精彩。作者不仅仅是列举了常见的核函数，更是深入分析了它们是如何将数据映射到高维空间，从而实现非线性分类的。这些内容不仅让我对SVM有了更深刻的理解，也为我理解其他机器学习算法提供了宝贵的视角。这本书的语言风格非常平实，但又不失严谨，即使是复杂的数学推导，也被作者处理得清晰易懂，让我能够轻松地掌握SVM的核心思想。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对算法理论有着孜孜不倦追求的学习者，《支持向量机导论》这本书，是我在机器学习领域探索的又一个重要收获。我一直对支持向量机（SVM）的强大分类能力以及其背后深刻的数学理论基础感到着迷。这本书的讲解，从最基础的线性可分SVM出发，逐步深入到软间隔SVM以及各种非线性核函数的应用。作者在推导过程中，不仅严谨细致，更注重对几何直观的刻画，使得那些看似复杂的数学公式，在作者的笔下变得生动而易于理解。我特别赞赏书中对于“核技巧”的详细阐述。它不仅仅介绍了多项式核、径向基函数核等，更深入地解析了它们如何将数据映射到高维空间，从而解决非线性分类问题。这让我对SVM处理复杂数据分布的能力有了全新的认识，也为我日后的模型选择提供了重要的指导。本书的语言风格严谨而清晰，即使是面对大量的数学推导，也能让读者感到安心，并从中获得深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书对支持向量机（SVM）的介绍，简直是为我量身定做的。我之前尝试过一些机器学习的书籍，但对于SVM的理解总觉得隔靴搔痒，尤其是在面对非线性数据时，更是无从下手。而《支持向量机导论》却以一种令人耳目一新的方式，将SVM的精髓娓娓道来。它并没有回避SVM中不可避免的数学推导，但作者的处理方式却异常巧妙。通过深入浅出的讲解，将复杂的二次规划问题分解成易于理解的步骤，并且用大量的几何直观图来辅助说明。我特别欣赏书中对“核技巧”的阐述，它不仅解释了为什么核函数能够将低维空间中的数据映射到高维空间，从而解决非线性可分问题，还详细介绍了多种常用的核函数，并分析了它们各自的优缺点。作者还在书中提供了详细的伪代码和算法流程，让我能够清晰地看到SVM是如何工作的，这对于我理解算法的实现细节至关重要。我尝试着按照书中的例子，用Python等语言复现了一些基础的SVM算法，效果出奇的好。这本书的讲解风格非常平实，但内涵却十分丰富，每一个细节都经过了精心打磨，让我能够真正地理解SVM的强大之处，而不是仅仅停留在表面。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初涉数据科学领域的从业者，对于如何有效地进行数据分类和模式识别感到困惑。《支持向量机导论》这本书，如同黑夜中的灯塔，为我指明了方向。起初，我只知道SVM是一种强大的分类器，但对它的具体原理和实现方式却一无所知。这本书从最基础的概念讲起，例如什么是“间隔”，什么是“支持向量”，以及它们在分类决策中的重要性。作者用大量的二维和三维的图示来解释这些抽象的概念，让我能够直观地理解SVM是如何通过找到一个最优的超平面来区分不同类别的数据。特别令人印象深刻的是，书中对“核函数”的讲解。它不仅仅是列举了常见的核函数，更深入地解释了它们背后的数学原理，以及如何通过“核技巧”来解决线性不可分的问题。这就像是给数据施加了一层“魔法”，让原本混乱的数据变得井井有条。这本书的语言非常生动，即使是复杂的数学推导，也被作者处理得清晰易懂。我尝试着按照书中的例子，使用Python和scikit-learn库实现了SVM，并且在自己的数据集上取得了很好的效果。这本书让我对SVM的理解从“是什么”变成了“为什么”和“怎么做”，这对我今后的数据分析工作大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

《支持向量机导论》这本书，对我这样一位希望深入理解机器学习模型原理的学习者来说，无疑是一本不可多得的宝藏。我一直对支持向量机（SVM）的强大之处感到好奇，尤其是它在处理复杂数据集时的优异表现。本书的讲解层次分明，从最基础的线性分类问题出发，循序渐进地引入了最大间隔分类器的概念，并通过几何可视化手段，将抽象的数学公式转化为直观的理解。我特别欣赏书中对“对偶问题”的详细推导，这不仅揭示了SVM算法的内在逻辑，也让我看到了如何从原始问题转换到更易于求解的问题，这对于理解其他机器学习算法也很有启发。此外，书中对“核技巧”的阐释也是点睛之笔。作者通过生动的例子，展示了如何利用核函数将低维数据映射到高维空间，从而解决非线性可分问题，这让我对SVM处理非线性关系的强大能力有了全新的认识。本书的语言风格非常严谨，但又不失易读性，即使是复杂的数学推导，作者也力求用最清晰的语言和图示进行解释，让我能够事半功倍地掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书是我的机器学习入门之旅中的一个重要里程碑。我一直对数据分类问题感到着迷，而支持向量机（SVM）以其优异的性能和独特的理论基础，是我一直想要深入了解的对象。《支持向量机导论》这本书，无疑为我提供了这样一次深入探索的机会。它从最基本的概念出发，比如什么是“超平面”，什么是“分类边界”，以及如何找到一个最优的分类器。作者用非常直观的方式，将这些抽象的概念具象化，通过大量的图示和例子，让我能够清晰地理解SVM的核心思想——最大化分类间隔。我尤其喜欢书中对“核函数”的讲解，它不仅仅是简单地介绍了几种核函数，更是深入剖析了核函数背后的数学原理，以及它如何帮助SVM处理非线性可分的数据。作者用通俗易懂的语言，将复杂的数学推导变得容易理解，让我这个初学者也能轻松入门。通过学习这本书，我不仅掌握了SVM的基本原理，还学会了如何使用不同的核函数来处理不同类型的数据，这让我对机器学习的应用有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

阅读《支持向量机导论》这本书，我最大的感受就是其严谨的学术风格与高度的实用性完美结合。作为一名机器学习的爱好者，我曾经接触过许多介绍SVM的书籍，但很多都过于侧重数学推导，而忽略了实际应用中的细节，或者反之，只讲解如何调用库函数，却不深究其背后的原理。《支持向量机导论》在这方面做得非常出色。它从最基本的线性可分SVM开始，一步步地推导出软间隔SVM，再到各种非线性核函数SVM，整个过程逻辑清晰，过渡自然。作者在讲解数学原理的同时，非常注重其几何直观意义，通过大量的图例帮助读者理解。例如，在讲解核函数时，作者不仅介绍了多项式核、高斯核等，还详细分析了它们是如何将数据映射到高维空间的，以及为什么这样做能够实现更好的分类。更重要的是，这本书并没有停留在理论层面，而是提供了许多关于SVM参数选择、模型评估和优化技巧的实用建议，这些内容对于我在实际项目中调优模型非常有帮助。读完这本书，我不仅对SVM的原理有了深刻的理解，也掌握了如何将其有效地应用于实际问题。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻开《支持向量机导论》，就被它严谨的逻辑和清晰的结构深深吸引。我一直对机器学习中的分类问题很感兴趣，尤其是那些能够处理非线性可分数据的模型。支持向量机（SVM）无疑是其中一颗璀璨的明珠，而这本书就像一把钥匙，为我打开了通往SVM世界的大门。它并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从最基础的线性可分情况入手，循序渐进地讲解了超平面、间隔、核函数等核心概念。作者在解释每一个概念时，都力求用最直观的语言和图示，让我这个初学者也能轻松理解。尤其是在讲解寻找最大间隔超平面的过程中，作者不仅展示了优化的过程，更深入剖析了其几何意义，让我恍然大悟，原来这背后隐藏着如此深刻的数学原理。书中的例子也十分丰富，涵盖了从二分类到多分类，从线性核到非线性核的各种场景，让我能够将理论知识融会贯通，并在实际操作中加以应用。读完前几章，我对SVM的整体框架和工作原理已经有了初步但扎实的认识，这让我对后续更深入的探讨充满了期待。这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步探索SVM的奥秘，让我体会到了学习新知识的乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

就这么过了一下……对我来说确实是难了呀。。。

评分☆☆☆☆☆

就这么过了一下……对我来说确实是难了呀。。。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

理解不深刻

评分☆☆☆☆☆

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