图书介绍
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- 杨晓伟；郝志峰 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030378699
- 出版时间：2013
- 标注页数：206页
- 文件大小：33MB
- 文件页数：216页
- 主题词：向量计算机－算法设计；向量计算机－算法分析
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图书目录
第1章 支持向量机的分类和回归模型1
1.1多项式核函数1
1.2 Mercer核3
1.3再生核Hilbert空间7
1.4正定核函数的构造11
1.5二分类问题的数学提法13
1.6平分最近点模型14
1.7最大间隔模型17
1.8平分最近点模型和最大间隔模型之间的关系19
1.9回归问题的数学提法23
1.10硬ε-带超平面24
1.11基于分类的回归模型25
参考文献34
第2章 分解算法36
2.1无约束问题的提法36
2.2分解算法的提出38
2.3选块算法39
2.4 SVM Light算法41
2.5 Platt的SMO算法43
2.6 Keerthi的SMO改进算法48
2.7改进的SMO算法的收敛性49
2.8 解回归问题的SMO算法51
2.9扩展的L agrange支持向量机56
参考文献60
第3章 最小二乘支持向量机62
3.1最小二乘支持向量机62
3.2最小二乘隐空间支持向量机65
3.3基于矩阵模式的最小二乘支持向量机66
3.4最小二乘支持向量机的求解算法68
3.5最小二乘支持向量机的稀疏化算法74
参考文献87
第4章 多分类问题89
4.1一对多算法89
4.2一对一算法91
4.3基于决策树的支持向量机92
4.4嵌套算法98
4.5纠错输出编码支持向量机102
4.6一次求解算法104
4.7支持向量机分类-回归算法107
参考文献109
第5章 模糊支持向量机112
5.1单边加权模糊支持向量机112
5.2双边加权模糊支持向量机116
5.3基于加权间隔的模糊支持向量机118
5.4模糊支持向量机中的隶属度设置120
5.5加权稳健支持向量回归方法123
5.6基于ε-不敏感学习的模糊系统124
5.7基于模糊if-then规则的ε-间隔非线性分类器127
5.8基于核模糊c-均值聚类和最远对策略的模糊支持向量机分类器129
参考文献134
第6章 支持向量机的在线学习算法137
6.1基于增量和减量学习的支持向量机算法137
6.2增量支持向量机分类算法142
6.3增量支持向量机回归算法143
6.4核递归最小二乘算法147
6.5基于结构风险最小化的在线核方法150
6.6快速的在线核分类器153
参考文献157
第7章 大规模分类158
7.1大规模线性支持向量机算法158
7.2基于低秩核矩阵表示的支持向量机算法164
7.3 缩减支持向量机172
7.4核向量机173
7.5 多核学习机178
7.6局部化支持向量机186
7.7基于带类标聚类特征树和局部学习的支持向量机分类算法188
参考文献200
索引204
《信息与计算科学丛书》已出版书目205