数据挖掘中的新方法:支持向量机
内容简介
支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,并可推广于预测和综合评价等领域,因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。
本书对象既包括关心理论的研究工作者,也包括关心应用的实际工作者。对于有关...
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该书热门标签
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0 TuesDay 2015-10-15
入门书,给4星
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0 Chen_1st 2010-10-14
还不错。中国人写书写成这样就算很不错了。
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0 tina 2009-12-29
很好的SVM入门中文书,后面还出了第二版
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0 midi 2007-11-16
文章很好,但是排版经常有错误,可惜
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0 Yingfeng 2009-05-08
关于泛化这部分写得不太好
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0 madongfly 2010-01-22
国产书中的上品了,SVM经典入门书籍。
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0 xudong 2009-05-18
挺好的一本书,如果希望尽快了解支持向量机是什么东西,怎么工作,只看2、5、8章就行了
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0 Dante 2012-04-23
比较清楚地描述了SVM的机理:把分类,拟合等问题变成一个最优化问题来做,算是把SVM中的核理论讲清楚了:就是把需要用曲线做的分类映到一个Hilbert空间中,用超平面来做线性的分类。
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0 TuesDay 2015-10-15
入门书,给4星
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0 Chen_1st 2010-10-14
还不错。中国人写书写成这样就算很不错了。
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0 tina 2009-12-29
很好的SVM入门中文书,后面还出了第二版
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0 midi 2007-11-16
文章很好,但是排版经常有错误,可惜
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0 Yingfeng 2009-05-08
关于泛化这部分写得不太好
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0 madongfly 2010-01-22
国产书中的上品了,SVM经典入门书籍。
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0 xudong 2009-05-18
挺好的一本书,如果希望尽快了解支持向量机是什么东西,怎么工作,只看2、5、8章就行了
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0 Dante 2012-04-23
比较清楚地描述了SVM的机理:把分类,拟合等问题变成一个最优化问题来做,算是把SVM中的核理论讲清楚了:就是把需要用曲线做的分类映到一个Hilbert空间中,用超平面来做线性的分类。
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爱上
1有用 aduliq 2009-04-01
作者总是重复讲同一堆公式,加点东西又讲一次,重点都放在比较容易明白的线性分类上,对于支持向量机较难方面着笔较少。 查看全部>>
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这本书挺不错的
0有用 KnightLiao 2010-10-08
国外SVM的书很多了,但国内的书还比较少。而那本《SVM导论》翻译得又很差劲,很多看不懂。当然也可以看英文版的,不过英文还是比较费劲了一点(如果想很快地去读懂的话)。这本书采用循序渐进的方法,证明及推... 查看全部>>
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好书
0有用 Li 2011-12-15
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... 查看全部>>
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我读SVM最好的一本
2有用 UinvMercury 2009-05-24
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SVMintroduc... 查看全部>>
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国产的唯一值得读的SVM教材
4有用 kill_buddha 2008-04-12
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... 查看全部>>
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关于SVM,非常值得一读的书
3有用 孔明 2011-11-23
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... 查看全部>>
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国产的唯一值得读的SVM教材
4有用 kill_buddha 2008-04-12
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... 查看全部>>
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关于SVM,非常值得一读的书
3有用 孔明 2011-11-23
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... 查看全部>>
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我读SVM最好的一本
2有用 UinvMercury 2009-05-24
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SVMintroduc... 查看全部>>
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爱上
1有用 aduliq 2009-04-01
作者总是重复讲同一堆公式,加点东西又讲一次,重点都放在比较容易明白的线性分类上,对于支持向量机较难方面着笔较少。 查看全部>>
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这本书挺不错的
0有用 KnightLiao 2010-10-08
国外SVM的书很多了,但国内的书还比较少。而那本《SVM导论》翻译得又很差劲,很多看不懂。当然也可以看英文版的,不过英文还是比较费劲了一点(如果想很快地去读懂的话)。这本书采用循序渐进的方法,证明及推... 查看全部>>
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好书
0有用 Li 2011-12-15
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... 查看全部>>
评价“数据挖掘中的新方法:支持向量机”