支持嚮量機（SVM）是在統計學習理論的基礎上發展起來的新一代學習算法，它在文本分類、手寫識彆、圖像分類、生物信息學等領域中獲行較好的應用。本書是第一本綜閤介紹支持嚮量機（SVM）的書籍，它從機器學習算法的基本問題開始，循序漸進地介紹相關的背景知識，包括綫性分類器、核函數特徵空間、推廣性理論和優化理論，在此基礎上很自然地引齣瞭支持嚮量機的算法。本書末尾還詳細討論瞭一係列支持嚮量機的重要應用及其實現的技巧。本書的敘述清晰嚴謹，自包含性強，提供的大量相關文獻引用以及網站鏈接可作為進一步學習的理想起始點。本書可作為計算機、自動化、機電工程、應用數學等專業的研究生教材，也可作為神經網絡、機器學習、數據挖掘、人工智能等課程的參考教材，同時還是相關領域的教師和研究人員的參考書。
具體描述
讀後感
对比英文版，此中文版的翻译可以用离谱来形容！我都忍不住想爆粗口了！这种垃圾翻译也出版！…………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………
評分我写的模式识别算法库NPatternRecognizer(http://npatternrecognizer.codeplex.com/) 支持向量机那部分就很大程度上参照了这本书。
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用戶評價
概要瞭解
评分雖然沒看過英文版，但是感覺翻譯的好爛，數學公式還沒看懂，還要再看看英文版
评分這就是傳說中的天書。
评分翻譯看得比較吃力，要再看多幾下原版
评分比較不錯的科普書，需要一定的實分析和泛函分析的基礎。
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