支持嚮量機是數據挖掘中的一個新方法。支持嚮量機能非常成功地處理迴歸問題(時間序列分析)和模式識彆(分類問題、判彆分析)等諸多問題，並可推廣於預測和綜閤評價等領域，因此可應用於理科、工科和管理等多種學科。目前國際上支持嚮量機在理論研究和實際應用兩方麵都正處於飛速發展階段。希望本書能促進它在我國的普及與提高。
本書對象既包括關心理論的研究工作者，也包括關心應用的實際工作者。對於有關領域的具有高等數學知識的實際工作者，略去書中的某些理論部分，仍能對支持嚮量機的本質有一個概括的理解，從而用它解決自己的問題。
本書適閤高等院校高年級學生、研究生、教師和相關科研人員及相關領域的實際工作者使用。
具體描述
讀後感
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。
評分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SVM introduction写作方法非常类似，不过英文版的需要有一些数学基础之后再看，而这里却直接把...
評分讲得浅显透彻，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，现在算是更加深入地理解了。
評分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SVM introduction写作方法非常类似，不过英文版的需要有一些数学基础之后再看，而这里却直接把...
評分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。
用戶評價
文章很好，但是排版經常有錯誤，可惜
评分關於泛化這部分寫得不太好
评分挺好的一本書，如果希望盡快瞭解支持嚮量機是什麼東西，怎麼工作，隻看2、5、8章就行瞭
评分很好的SVM入門中文書，後麵還齣瞭第二版
评分挺好的一本書，如果希望盡快瞭解支持嚮量機是什麼東西，怎麼工作，隻看2、5、8章就行瞭
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