支持向量机：理论、算法与拓展

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1、本书简介本书以分类问题（模式识别、判别分析）和回归问题为背景，介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读，书中首先介绍了最优化的基础知识。　　本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书，也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。目录序言符号表第1章　最优化基础　1.1　欧式空间上的最优化问题　　1.1.1　最优化问题实例　　1.1.2　最优化问题及其解　　1.1.3　最优

2、化问题的几何解释　1.2　欧式空间上的凸规划　　1.2.1　凸集和凸函数　　1.2.2　凸规划问题及其基本性质　　1.2.3　凸规划的对偶理论　　1.2.4　凸规划的最优性条件　　1.2.5　线性规划1.3　Hilbert空间上的凸规划　　1.3.1　凸函数及Frechet导数　　1.3.2　凸规划问题　　1.3.3　凸规划的对偶理论　　1.3.4　凸规划的最优性条件　1.4　欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划　　1.4.1　带有广义不等式约束的凸规划　　1.4.2　带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论　　1.4.3　带有广

3、义不等式约束的凸规划的最优性条件　　1.4.4　二阶锥规划　　1.4.5　半定规划　1.5　Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划　　1.5.1　K－凸函数与Frechet导数　　1.5.2　凸规划问题　　1.5.3　凸规划的对偶理论　　1.5.4　凸规划的最优性条件第2章　线性分类机2.1　分类问题的提出　2.1.1　例子（心脏病诊断）　2.1.2　分类问题和分类机　2.2　线性可分问题的支持向量分类机　2.2.1　最大间隔法_　2.2.2　线性可分问题的支持向量分类机　2.2.3　支持向量　2.3　线性支持向量分类

4、机　　2.3.1　最大间隔法　　2.3.2　线性支持向量分类机第3章　线性回归机3.1　回归问题和线性回归问题3.2　硬ε带超平面　　3.2.1　从线性回归问题到硬乒带超平面　　3.2.2　硬ε-带超平面与线性分划　　3.2.3　构造硬ε带超平面的最优化问题3.3　线性硬ε-带支持向量回归机　　3.3.1　原始问题　　3.3.2　对偶问题及其与原始问题解的关系　　3.3.3　线性硬ε-带支持向量回归机3.4　线性ε-支持向量回归机　　3.4.1　原始问题　　3.4.2　对偶问题及其与原始问题解的关系　　3.4.3　线性ε-支持

5、向量回归机第4章　核与支持向量机4.1　从线性分划到非线性分划　　4.1.1　非线性分划的例子　　4.1.2　基于非线性分划的分类算法　　4.1.3　基于非线性分划的回归算法4.2　核函数　　4.2.1　核函数及其特征　　4.2.2　核函数的判定和常用的核函数4.3　支持向量机及其性质　　4.3.1　支持向量分类机　　4.3.2　支持向量回归机4.4　支持向量机中核函数的选取　　4.4.1已知训练集时核函数的选取　　⋯⋯第5章C-支持向量分类机的统计学基础第6章　模型选择第7章算法第8章　支持向量机的变形与拓广参考文献索引下载

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