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出版者:科学出版社

作者:邓乃扬

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2009-8

价格:48.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030250315

丛书系列:

图书标签:

• 支持向量机
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机器学习的基石：理论、算法与实践 一、 引言：探索数据驱动决策的广阔天地 在这个信息爆炸的时代，如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，并基于此做出精准的预测与决策，已成为科研、商业乃至日常应用的核心挑战。本书旨在为读者构建一个全面且深入的知识体系，聚焦于当前最前沿、最实用的机器学习方法论。我们不会拘泥于单一模型的局限性，而是致力于展示一个宏大的机器学习图景，强调理论基础的扎实性、算法实现的精妙性以及在真实世界场景中的适应性。 本书面向的对象是具备一定数学和编程基础，希望系统性掌握现代数据分析与智能构建技术的学习者、工程师和研究人员。我们摒弃晦涩难懂的纯理论推导，而是采用清晰的逻辑结构，将复杂的概念分解为易于理解的模块，并通过丰富的案例解析，确保读者能够将理论知识无缝转化为实践能力。 二、 统计学习的基石与模型选择的艺术 机器学习的本质是对未知模式的有效拟合与泛化。因此，本书的首篇将从统计学习的理论视角切入。我们将详细阐述模型复杂度与泛化误差之间的深刻联系，深入探讨偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的精髓。理解这一点是避免模型过拟合或欠拟合的关键。 我们将系统介绍经典的概率模型，例如极大似然估计（MLE）和最大后验概率估计（MAP）的原理与应用场景。在此基础上，我们引入信息论在模型选择中的应用，重点解析赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）如何为复杂模型提供客观的评估框架。 此外，交叉验证（Cross-Validation）技术，包括K折交叉验证、留一法（LOOCV）等，将被视为模型稳健性测试的必要工具，对其数学原理和在不同数据集规模下的适用性进行详尽对比分析。 三、 深度学习的革命：从神经网络到表征学习 深度学习已成为驱动当代人工智能发展的核心引擎。本书将用相当的篇幅，系统梳理人工神经网络（ANN）的基础结构，包括激活函数的特性（如ReLU、Sigmoid的梯度消失问题与解决方案）。 前馈网络（FNN）的构建、反向传播算法的数学细节（链式法则的巧妙运用），以及现代优化器（如SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam）如何加速收敛过程，都将进行深入浅出的讲解。 随后，我们将进入结构化网络的学习： 1. 卷积神经网络（CNN）：详细解析卷积层、池化层、感受野的概念，并以经典的LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等架构为例，阐述残差连接和深度可分离卷积在处理图像数据中的革命性意义。 2. 循环神经网络（RNN）：重点探讨其处理序列数据的能力，并着力分析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效解决梯度依赖问题，使其在自然语言处理（NLP）和时间序列分析中占据主导地位。 3. 自注意力机制与Transformer：作为现代NLP的基石，我们将详细拆解Transformer模型的核心组件——多头自注意力（Multi-Head Attention）机制，理解其如何实现全局依赖的捕获，并简要介绍BERT、GPT等预训练模型的思想脉络。 四、 降维与特征工程：数据预处理的艺术 原始数据往往充满噪声和冗余维度。有效的特征工程和降维是提升模型性能的“黄金法则”。本书将深入剖析几种关键技术： 主成分分析（PCA）：从协方差矩阵的特征值分解角度理解其数学原理，并讨论其在数据可视化和噪声去除中的实际应用。 流形学习：超越线性降维的局限，介绍如t-SNE和UMAP等非线性方法，展示它们在揭示高维数据内在结构方面的强大能力。 特征构造与选择：探讨如何基于领域知识创造新的交叉特征、多项式特征，并介绍过滤法（Filter）、包裹法（Wrapper）和嵌入法（Embedded）等特征选择策略的优劣。 五、 集成学习：集体智慧的力量 单个模型的性能往往受限于其自身的局限性。集成学习通过结合多个“弱学习器”的预测结果，极大地增强了模型的稳定性和准确性。 Bagging（套袋法）：以随机森林（Random Forest）为例，解释其如何通过Bootstrap采样和特征随机性来降低方差，并讨论其在处理非线性关系时的鲁棒性。 Boosting（提升法）：这是集成学习中的核心技术。我们将详述AdaBoost的基本迭代思想，并重点深入梯度提升决策树（GBDT）的原理，理解其如何通过拟合残差来逐步优化模型。 现代梯度提升框架：详细介绍XGBoost、LightGBM和CatBoost等工业级框架的创新之处，如稀疏感知、直方图算法、和如何有效处理类别特征，这些是追求极致性能的工程师必备的知识。 六、 模型评估与可解释性：从黑箱到透明度 一个“好”的模型不仅要准确，更要可靠和可理解。 本书将提供一套严谨的评估体系，不仅仅停留在准确率（Accuracy），还将深入解析精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score在不同类别不平衡场景下的意义。对于分类问题，ROC曲线和AUC值的计算与解读将作为标准内容。 更重要的是，我们将迈向模型可解释性（XAI）的领域： 局部解释方法：详细介绍LIME（局部可解释模型代理）和SHAP（Shapley Additive Explanations）的理论基础，展示如何量化单个样本的预测贡献度。 全局解释方法：探讨特征重要性排名的不同计算方法，帮助使用者理解模型在整体决策中对哪些特征最为敏感。 七、 结论与未来展望 机器学习领域日新月异，本书的总结部分将展望未来的研究热点，包括因果推断在机器学习中的融合、联邦学习在数据隐私保护下的应用，以及自监督学习如何减少对大量标注数据的依赖。目标是激发读者保持终身学习的热情，持续追踪这一激动人心的技术前沿。本书提供的，是一套坚实的工具箱和一张清晰的地图，指引读者在数据科学的征途中稳步前行。

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本书，没想到能把支持向量机解释的那么清楚（我本以为这本书也就使把国外的许多本书拿过来摘抄而已），可以说这本书的价值已经超出我的预期了。就我已经看过的来书，作者总是尽力以直观的方法解释定理，这一点做得比国内的许多同行要出色。书中关于定义的表达，也犯...  

评分☆☆☆☆☆

支持向量机的考试也过去也快两周了吧，直到今天才真正下笔来写这篇书评。 非常荣幸，这学期教我们这门课的老师就是本书的作者之一田英杰，另外一位作者应该是是田老师的导师。在这里赞一下田老师！ 下面来简单说一下这本书。先说优点吧： 1，排版非常好，封面设计也让人感觉很...  

评分☆☆☆☆☆

最近在做东西又用到SVM，于是把这本书翻出来再看。作者从基本的优化开始将，而且在前面着重将SVM的思想解释出来，在后面SVM正式出场的时候觉得非常一目了然，很好理解。这本与英文版SVM introduction写作方法非常类似，不过英文版的需要有一些数学基础之后再看，而这里却直接把...  

评分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

我一直是那种喜欢追根溯源的学习者，尤其是在接触到像支持向量机（SVM）这样有深度算法的时候。这本书的“支持向量机”名字非常吸引我，因为它直接点明了主题，让我可以带着明确的目标去探索。书中对SVM的“支持向量”概念进行了非常深入的阐释，我理解了它们在构建最优分类超平面中所扮演的关键角色。作者并没有止步于理论的表述，而是通过图示和详细的数学推导，一步步揭示了如何通过优化目标函数来找到这些关键的支持向量，以及如何利用它们来构建一个泛化能力强的分类器。我特别喜欢书中对于“最大间隔”原理的论述，它不仅仅是数学上的一个优化目标，更是一种直观的几何解释，即找到一个能够最大化数据点到决策边界的最小距离的超平面。这种“间隔最大化”的思想，让我对SVM的鲁棒性和泛化能力有了更深刻的理解。此外，书中对对偶问题和KKT条件的探讨，也为我揭示了SVM算法背后的优化理论基础，让我能够更透彻地理解其求解过程。总的来说，这本书满足了我对SVM底层数学原理的求知欲，让我对这个算法有了更本质的认识。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学充满热情的研究生，我一直在寻找能够深入理解各种机器学习算法的书籍，而“支持向量机”这本书恰好满足了我的期待。这本书的 title 非常直观，让我能够快速定位到自己感兴趣的主题。我尤其对书中关于SVM的“核技巧”的讲解感到非常兴奋。我一直对如何在低维空间中处理高维非线性问题感到好奇，而核技巧正是解决这个问题的关键。书中通过对不同核函数，例如线性核、多项式核和径向基核的详细介绍和数学推导，让我深刻理解了它们是如何通过计算原始特征空间中的内积，来隐式地映射到高维空间中的，从而避免了直接在高维空间中进行计算的巨大开销。这种“巧劲”让我对SVM的设计思路赞叹不已。此外，书中对于如何选择合适的核函数以及调整核函数的参数，也提供了非常有价值的指导，这对于将SVM应用于实际问题至关重要。这本书的价值在于，它不仅教授了我SVM的“是什么”，更让我理解了“为什么”以及“如何做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名很直接，就是“支持向量机”。我刚拿到这本书的时候，并没有立刻翻阅，而是先仔细端详了一下它的封面和装帧。触感温润，纸张厚实，散发着淡淡的书墨香气，这些细节都预示着它是一本值得细细品读的学术著作。我个人对机器学习的各个分支都有涉猎，也对各种算法的数学原理充满好奇，而支持向量机（SVM）作为一种强大的分类和回归模型，其背后严谨的数学推导和巧妙的思想一直让我着迷。这本书的定价虽然不算低，但从它扎实的用料和精美的排版来看，我觉得是非常值的。我尤其期待书中能够深入浅出地讲解SVM的核心思想，比如如何通过核技巧来解决非线性可分问题，以及拉格朗日乘子法在优化问题中的应用。当然，我更希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能够结合实际案例，展示SVM在图像识别、文本分类、生物信息学等领域的应用效果，这样才能更好地理解这个模型的强大之处，并从中获得解决实际问题的灵感。这本书的出版，无疑为我深入理解和掌握SVM提供了一个绝佳的途径，我迫不及待地想开始我的阅读之旅了，希望它能带给我前所未有的启发和收获。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚读完关于“支持向量机”的一本书，这本书的质量超出了我的预期。我之前对SVM的了解仅限于一些浅层的概念，而这本书则将我带入了一个更深邃的领域。令我印象最深刻的是，书中对SVM的“间隔”（margin）概念的阐述。它不仅仅是一个数学上的度量，更是SVM之所以能够获得良好泛化能力的核心所在。作者通过大量的图示和例证，清晰地展示了如何通过最大化这个间隔，来找到一个最优的决策边界。这让我理解了为什么SVM能够有效地避免过拟合，并且在面对新的、未见过的数据时，依然能够做出准确的预测。此外，书中对“支持向量”的定义和重要性的讲解也相当到位。我理解了只有那些最接近决策边界的数据点才真正影响着分类器的最终形态，而其他数据点，即使数量庞大，对模型的构建也可能影响甚微。这种“少数派决定多数派”的哲学，让我对SVM的设计理念有了更深层次的领悟。总而言之，这本书为我打开了理解SVM的新视角，让我对其内在机制有了更透彻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器学习算法的数学基础充满好奇，因此当我看到一本关于“支持向量机”的书时，我毫不犹豫地入手了。这本书并没有让我失望，它以一种非常系统且深入的方式，剖析了SVM的理论和实践。我特别喜欢书中对“核函数”的讲解，它是一种非常优雅的数学技巧，能够将低维空间中非线性的问题，通过隐式地映射到高维空间，转化为线性可分的问题。书中详细介绍了多项式核、高斯核（RBF）以及Sigmoid核等，并对它们的数学原理和适用场景进行了深入的分析。我尤其对RBF核的“局部性”和“无限维”特性感到惊叹，它能够捕捉到数据中非常精细的非线性关系。此外，书中对于“软间隔”和“正则化”的讲解也让我印象深刻。我理解了在实际应用中，由于数据本身的噪声和不确定性，我们往往需要允许一定程度的误分类，而“软间隔”正是解决这个问题的关键。书中对惩罚因子 C 的探讨，为我理解如何平衡模型的复杂度和泛化能力提供了重要的指导。这本书的价值在于，它不仅提供了SVM的理论框架，更给了我实践中的具体指导。

评分☆☆☆☆☆

最近读到一本关于“支持向量机”的书，让我对这个经典算法有了全新的认识。这本书并非仅仅是简单罗列公式和定理，而是以一种非常系统且逻辑清晰的方式，逐步引导读者进入SVM的理论世界。我特别欣赏作者在讲解核函数部分所下的功夫，无论是多项式核、高斯核还是Sigmoid核，书中都给出了详尽的数学推导，并且用生动的比喻来解释它们如何在特征空间中“升维”，从而解决线性不可分的问题。读到这里，我仿佛看到了一个原本混沌不清的数据集，在核函数的魔力下，被巧妙地映射到一个更高维度的空间，在那里，原先纠缠不清的类别边界变得清晰可见。此外，书中对于软间隔最大化和惩罚因子（C）的讲解也让我印象深刻。它清晰地阐述了在实际应用中，数据往往存在噪声和异常点，硬间隔的SVM难以处理。而软间隔的引入，通过允许一定数量的误分类，使得模型更加鲁棒。书中对C的选择和影响的讨论，也为我理解如何平衡模型的偏差和方差提供了重要的指导。总而言之，这本书不仅提供了扎实的理论基础，更在如何应用和调整SVM模型以应对实际挑战方面，给了我很多宝贵的经验。

评分☆☆☆☆☆

我一直对算法的数学原理非常着迷，尤其是在机器学习领域。“支持向量机”这本书的标题非常吸引我，因为它直接指向了我最感兴趣的内容。书中对SVM的核心概念，特别是“支持向量”和“最大间隔”的阐述，让我受益匪浅。我理解了为什么SVM是一个“间隔最大化”的算法，以及这种几何上的优化如何带来优秀的泛化能力。作者通过清晰的数学推导和生动的图示，揭示了求解这个优化问题的过程，让我对二次规划问题有了更深入的了解。我尤其欣赏书中对“核技巧”的讲解，它是一种非常强大的工具，能够将原本线性不可分的问题，通过映射到高维空间，转化为线性可分的问题。书中详细介绍了各种常用的核函数，如多项式核、高斯核（RBF核）等，并解释了它们在不同场景下的适用性。这种“化繁为简”的智慧，让我对SVM的设计思路赞叹不已。这本书不仅教授了我SVM的“是什么”，更让我理解了“为什么”以及“如何”构建一个高效的SVM模型。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器学习算法的数学推导和理论基础很感兴趣，而《支持向量机》这本书正好满足了我这方面的需求。它并没有止步于算法的表面应用，而是深入挖掘了SVM的底层数学原理。我尤其对书中关于“核函数”的讲解感到惊叹，它是一种非常巧妙的数学工具，能够将数据从低维空间映射到高维空间，从而解决线性不可分的问题。书中详细介绍了多项式核、高斯核（RBF）等，并用清晰的数学公式和图示解释了它们的工作原理。我理解了核函数如何通过计算原始特征空间中的内积，来隐式地实现高维空间的映射，从而避免了直接在高维空间中进行计算的巨大计算量。这种“巧思”让我对SVM的效率和能力有了更深的认识。此外，书中对“对偶问题”和“KKT条件”的探讨，也为我揭示了SVM求解过程的数学本质，让我理解了如何通过拉格朗日乘子法来求解最优分类超平面。这本书的价值在于，它让我不仅掌握了SVM的应用，更理解了其背后严谨的数学逻辑。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸阅读了一本名为《支持向量机》的书，这本书为我打开了机器学习领域一个重要算法的大门。我一直在寻找一本能够深入解析SVM核心原理的书籍，而这本书无疑做到了。它并非简单地介绍SVM的应用，而是从算法的数学根基出发，层层递进地讲解。我特别关注书中对“核函数”的讲解，它是一种非常巧妙的思想，能够将原本在低维空间中不可分的数据，映射到高维空间中变得可分。书中对各种核函数，如线性核、多项式核和高斯核的数学表达式及其背后的几何意义进行了详细的阐述，让我能够理解它们是如何在不显式计算高维空间中的数据点的情况下，完成这种“升维”操作的。这种“偷天换日”的计算方式，极大地降低了计算复杂度，也让我对SVM的效率有了更深的认识。此外，书中对“软间隔”和“惩罚因子C”的探讨，也让我理解了在实际应用中，如何平衡模型的精度和鲁棒性，以应对噪声数据和异常值。这本书的深度和广度，让我对SVM的理解达到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器学习算法的数学基础很感兴趣，而“支持向量机”这本书正是满足了我的这种需求。它不仅仅是一本关于算法的书，更像是一堂生动的数学课，将复杂的概念分解成易于理解的组成部分。我在阅读过程中，尤其是对SVM的优化问题部分，感到非常震撼。书中详细阐述了如何将一个原本在原始特征空间中复杂的分类问题，通过核函数转换到一个高维特征空间，在那里可以找到一个简单的线性超平面进行分离。这种“降维打击”式的解决方案，让我为之惊叹。我特别欣赏书中关于核函数的工作原理的讲解，比如高斯核（RBF核）是如何通过模拟径向基函数来实现任意复杂非线性决策边界的构建的。这些数学上的巧妙设计，让我对SVM在处理非线性可分数据集时的强大能力有了更直观的认识。同时，书中对拉格朗日乘子法的深入介绍，也为我理解如何求解二次规划问题提供了坚实的理论基础。这本书让我明白，支撑一个强大算法的，是严谨的数学推导和精妙的思想。

评分☆☆☆☆☆

怪不得这年头什么人都能转行大数据搞机器学习

评分☆☆☆☆☆

怪不得这年头什么人都能转行大数据搞机器学习

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂

评分☆☆☆☆☆

毕设的主要参考资料，介绍了支持向量机的基本内容。推导很细致，一些细节方面比如SMO算法还需额外看论文补充。