本书详细介绍基于核的模式分析的基本概念及其应用,主要内容包括:主要理论基础,若干基于核的算法,从最简单的到较复杂的系统,例如核偏序最小二乘法、典型相关分析、支持向量机、主成分分析等。还描述了若干核函数,从基本的例子到高等递归核函数,从生成模型导出的核函数(如HMM)到基于动态规划的串匹配核函数,以及用于处理文本文档的特殊核函数等。
本书适用于所有从事模式识别、机器学习、神经网络及其应甩的学生、教师和研究人员。
其说是模式分类的书,不如说是统计的书。数学要好,数理统计要好,模式分类的基础要好,才适合看这本书。
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其实这本书更像个总的提纲,在核空间里什么都想说一些,但又没讲得很详细,因此,在常规线性空间所使用的那一系列方法熟悉之后,再读这本书几乎是很快的事。
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评分部分读过
评分虽然只看到第一章,觉得这书对得起它的评分
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