"《支持向量机导论(英文版)》由Nello Cristianini和John Shawe-Taylor合著,是第一本全面介绍支持向量机(SVM)的书籍,它基于统计学习理论的最新进展,旨在帮助读者理解SVM的理论及其在现实世界中的应用。书中涵盖学习方法、线性学习机器、核函数诱导的特征空间、泛化理论、优化理论、支持向量机的实现技术以及SVM的应用等多个章节,并附有SMO算法的伪代码、背景数学知识和参考文献索引等。"
《支持向量机导论》深入浅出地介绍了机器学习领域中的一个重要概念——支持向量机。SVM是一种二分类模型,其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,即找到一个超平面,使得两类样本在这个超平面上的距离最大。SVM的优势在于其能够通过核函数技巧处理非线性问题,将数据映射到高维空间,在新的空间中找到最优分类边界。
第一章 - 学习方法:本书首先阐述了学习方法的基本理念,包括监督学习、无监督学习和半监督学习等,并讨论了这些方法在实际问题中的应用。
第二章 - 线性学习机器:这部分介绍了线性分类器的基础,包括感知机、最大间隔分类器等,为后续SVM的理解打下基础。
第三章 - 核函数诱导的特征空间:核心概念是核技巧,通过非线性映射将原始数据转换到高维空间,使得原本在低维空间中难以分隔的数据在高维空间中变得可分。
第四章 - 泛化理论:探讨了模型在新数据上的预测能力,解释了过拟合和欠拟合的概念,以及正则化在防止过拟合中的作用。
第五章 - 优化理论:SVM的求解涉及最优化问题,本章介绍了相关的优化算法,如SMO算法,用于解决SVM的二次规划问题。
第六章 - 支持向量机:详细讲解了支持向量机的构建过程、软间隔最大化以及支持向量的概念,以及如何利用SVM进行多类分类。
第七章 - 实现技术:涵盖了SVM的实际应用中可能遇到的问题和解决策略,包括核函数的选择、参数调整等。
第八章 - 支持向量机的应用:列举了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学等多个领域的成功案例。
附录部分提供了SMO算法的伪代码,对于理解SVM的训练过程非常有帮助,同时还有必要的数学背景知识,以便读者能更好地理解SVM的理论基础。
《支持向量机导论》是一本适合初学者和专业人士深入研究SVM理论与实践的权威著作,通过阅读本书,读者可以系统地掌握支持向量机的核心原理和实际应用技巧。