《支持向量机理论及工程应用实例》从机器学习的基本问题开始,循序渐进地介绍了相关的内容,包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论,从而引出了支持向量机的算法,进而将支持向量机应用到实际的工程实例中。
《支持向量机理论及工程应用实例》共分为8章,第1章统计学习理论基础,第2章支持向量机基础,第3章支持向量机的分类、回归问题及应用,第4章应用背景及混合气体红外光谱分析基础,第5章基于sVM和红外光谱的含烃类混合气体分析方法,第6章含烃类混合气体分析方法的实际应用研究,第7章层次式sVM子集含烃类混合气体光谱分析框架研究,第8章石油天然气红外光谱分析系统的集成应用。
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