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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書以分類問題（模式識(shí)別、判別分析）為背景，介紹求解分類問題的支持向量機(jī)的基本理論、方法和應(yīng)用，重點(diǎn)內(nèi)容是支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)和模型、分類問題的支持向量回歸機(jī)求解途徑、中心支持向量分類機(jī)、推理型支持向量分類機(jī)及支持向量分類機(jī)的應(yīng)用。本書可作為理工類、管理類等專業(yè)的高年級(jí)本科生、研究生的教材和教師的教學(xué)參考書，也可供有關(guān)領(lǐng)域的科技人員閱讀參考。

作者簡(jiǎn)介

　　閻滿富，男，漢族，博士，教授。歷任唐山師范專科學(xué)校數(shù)學(xué)系副主任、主任、副校長(zhǎng)等職?，F(xiàn)任唐山師范學(xué)院副院長(zhǎng)。1991年被評(píng)為河北省優(yōu)秀教師，1999年榮獲曾憲梓教育基金會(huì)“高等師范院校優(yōu)秀教師獎(jiǎng)”。在《中國(guó)高等教育》、《中國(guó)高教研究》、《工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào)》、《系統(tǒng)工程》等核心期刊上發(fā)表教育管理和學(xué)術(shù)論文30余篇，其中被國(guó)際三大檢索刊物收錄三篇。主編專著、教材和教學(xué)輔助用書12部，其中主編教育部確定的全國(guó)通用教材一部。獲河北省教學(xué)成果二、三等獎(jiǎng)各一項(xiàng)。參與國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目研究一項(xiàng)，主研項(xiàng)目“基于SVM的海水工廠化養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測(cè)智能信息系統(tǒng)”被中國(guó)科學(xué)院專家鑒定為國(guó)際先進(jìn)水平，并獲唐山市人民政府科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)
1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
1.3 支持向量機(jī)基本思想
1.4 支持向量機(jī)的研究現(xiàn)狀
1.5 本書研究的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
第2章支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)和模型
2.1 支持向量機(jī)的優(yōu)化理論基礎(chǔ)
2.2 支持向量分類機(jī)的各種模型
2.3 支持向量回歸機(jī)的各種模型
2.4 小結(jié)
第3章分類問題的支持向量回歸機(jī)求解途徑
3.1 一般形式的支持向量回歸機(jī)模型
3.2 使用高斯損失函數(shù)的支持向量回歸機(jī)模型
3.3 求解分類問題的支持向量回歸機(jī)模型
3.4 簡(jiǎn)化的SMO算法
3.5 求解分類問題的支持向量回歸機(jī)線性規(guī)劃模型
3.6 求解多類分類問題的支持向量回歸機(jī)線性規(guī)劃模型
3.7 數(shù)值試驗(yàn)
3.8 小結(jié)
第4 章中心支持向量分類機(jī)
4.1 基本思想
4.2 加權(quán)的中心支持向量分類機(jī)
4.3 多類問題分類模型
4.4 不確定中心支持向量分類機(jī)
4.5 小結(jié)
第5 章推理型支持向量分類機(jī)
5.1 原始化問題及其對(duì)偶問題
5.2 改進(jìn)的推理型支持向量機(jī)
5.3 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的新方法
5.4 小結(jié)
第6 章基于支持向量機(jī)的海水工廠化養(yǎng)殖環(huán)境監(jiān)測(cè)
6.1 海水養(yǎng)殖問題研究的背景和意義
6.2 支持向量機(jī)應(yīng)用于海水養(yǎng)殖問題的提出
6.3 支持向量機(jī)在大菱鲆養(yǎng)殖中的應(yīng)用
6.4 小結(jié)
第7 章支持向量機(jī)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用
7.1 在地源熱泵系統(tǒng)中的應(yīng)用
7.2 在教師教育師資隊(duì)伍評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
7.3 在義務(wù)教育學(xué)校均衡發(fā)展評(píng)價(jià)中的應(yīng)用
7.4 在商務(wù)采購(gòu)決策管理中的應(yīng)用
7.5 在棚栽植物生長(zhǎng)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
附錄
附錄 A 基礎(chǔ)知識(shí)
附錄B 希爾伯特空間
附錄C 概率
附錄D 鳶尾屬植物數(shù)據(jù)集
附錄E 化理論基礎(chǔ)