《支持向量机：理论、算法与拓展》以分类问题（模式识别、判别分析）和回归问题为背景，介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读，书中首先介绍了最优化的基础知识。《支持向量机：理论、算法与拓展》可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书，也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。
具体描述
读后感
国外SVM的书很多了，但国内的书还比较少。而那本《SVM导论》翻译得又很差劲，很多看不懂。当然也可以看英文版的，不过英文还是比较费劲了一点（如果想很快地去读懂的话）。 这本书采用循序渐进的方法，证明及推论都写得很详实，对SVM的描述也很符合中国人读书的习惯。而且，在...
评分国外SVM的书很多了，但国内的书还比较少。而那本《SVM导论》翻译得又很差劲，很多看不懂。当然也可以看英文版的，不过英文还是比较费劲了一点（如果想很快地去读懂的话）。 这本书采用循序渐进的方法，证明及推论都写得很详实，对SVM的描述也很符合中国人读书的习惯。而且，在...
评分非常好的一本书，没想到能把支持向量机解释的那么清楚（我本以为这本书也就使把国外的许多本书拿过来摘抄而已），可以说这本书的价值已经超出我的预期了。就我已经看过的来书，作者总是尽力以直观的方法解释定理，这一点做得比国内的许多同行要出色。书中关于定义的表达，也犯...
评分非常好的一本书，没想到能把支持向量机解释的那么清楚（我本以为这本书也就使把国外的许多本书拿过来摘抄而已），可以说这本书的价值已经超出我的预期了。就我已经看过的来书，作者总是尽力以直观的方法解释定理，这一点做得比国内的许多同行要出色。书中关于定义的表达，也犯...
评分讲得浅显透彻，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。
用户评价
不错，看下来脉络很清晰。看了前六章。
评分通俗易懂
评分毕设的主要参考资料，介绍了支持向量机的基本内容。推导很细致，一些细节方面比如SMO算法还需额外看论文补充。
评分怪不得这年头什么人都能转行大数据搞机器学习
评分这类书籍需要我们读很多遍！机器学习算法！非常帮
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