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邓乃扬、田英杰著的《支持向量机 理论 算法与拓展》一书，深入探讨了该算法及其相关理论、方法和发展方向。

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简介：
支持向量机：邓乃扬、田英杰著的理论研究，以及其核心算法及其各种拓展，以清晰扫描版形式呈现。

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  • 支持向量机理论、算法及其扩展——邓乃扬，田英杰著
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    本书由邓乃扬和田英杰合著，深入探讨了支持向量机（SVM）的核心理论与算法，并对其进行了拓展研究。适合机器学习及数据挖掘领域的研究人员参考阅读。 《支持向量机：理论、算法与拓展》是由邓乃扬和田英杰合著的一本书籍，提供了清晰的扫描版供读者参考。
     
  • 支持向量机：理论、算法及其扩展.pdf
    优质
    《支持向量机：理论、算法及其扩展》一书深入探讨了支持向量机(SVM)的核心理论与最新进展，涵盖SVM的基础概念、优化算法及应用拓展。 支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，在分类任务中有广泛应用。使用支持向量机需要理解其基本原理以及如何进行参数调整以获得最佳性能。 在实际应用中，除了基础的线性核函数外，还可以选择多项式、径向基（RBF）、sigmoid等不同类型的核函数来适应不同的数据结构和特征空间。正确地选取合适的核函数对于提高模型准确性和泛化能力至关重要。 除此之外，可以通过调整SVM中的正则化参数C来控制模型的复杂度与训练误差之间的平衡关系；而对非线性问题，则需要通过改变RBF等高斯核或多项式核的相关系数和宽度参数γ来进行优化。这些技巧能够帮助我们构建出更加鲁棒和支持向量集最小化的分类器。 在算法拓展方面，除了传统的SVM之外，还存在一些进阶版本如序列支持向量机（Sequential Minimal Optimization, SMO）用于加速训练过程；以及多类支持向量机、一类支持向量机等变体以解决更复杂的数据分类问题。此外，通过引入概率输出和联合学习框架还可以进一步提升模型的解释性和预测性能。 综上所述，掌握好SVM的基本概念及其各种扩展方法对于深入理解和应用这一重要技术非常关键。
     
  • 支持向量机：理论、算法及扩展 电子书
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    《支持向量机：理论、算法及扩展》是一本深入探讨支持向量机(SVM)原理与应用的专业书籍，涵盖SVM的基本理论、最新算法及其在机器学习领域的多种拓展应用。适合研究人员和专业人士阅读参考。 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的监督学习模型，在分类和回归分析中表现出色。其核心思想在于寻找一个最优超平面，使不同类别的样本尽可能分隔开，并保持两类样本间的最大间隔。这种模型特别适用于处理小样本和高维数据，并具有很好的泛化能力。 邓乃杨版的《支持向量机：理论、算法与拓展》一书深入浅出地介绍了这一主题，涵盖了SVM的基础理论、核心算法以及实际应用的扩展内容。以下是该书中可能涉及的一些关键知识点： 1. **基础理论**：介绍软间隔和硬间隔的概念，允许一部分样本跨越决策边界以提高模型鲁棒性；核函数则将低维特征映射到高维空间中。 2. **最大间隔原则**：通过拉格朗日乘子法求解最大化间隔的超平面问题，并构建对应的对偶问题。 3. **核函数的选择**：涵盖线性、多项式、径向基函数（RBF）和sigmoid等常用核函数，解释它们的形式及适用场景。 4. **SVM分类与回归**：详细讨论如何使用支持向量机解决二元分类和连续值预测问题，并介绍模型构建过程。 5. **训练过程与优化**：讲解SMO算法用于求解凸二次规划问题的过程以及调整参数C（惩罚系数）和γ（RBF核的缩放参数）的方法，以提升模型性能。 6. **多分类问题处理策略**：讨论一对一、一对多及嵌套SVM等解决方法，并分析各自的优缺点。 7. **扩展应用案例**：展示支持向量机在异常检测、文本分类和图像识别等领域中的实际应用价值。 8. **比较与融合**：对比支持向量机与其他机器学习模型（如决策树、神经网络及随机森林）的性能，探讨特定场景下选择SVM的理由，并介绍如何将SVM与其他算法结合以优化预测效果。 9. **实践编程示例**：通过使用Python的Scikit-learn库等工具来实现支持向量机的实际应用案例，帮助读者更好地理解和运用所学知识。 《支持向量机：理论、算法与拓展》不仅可以让读者掌握SVM的基本原理，还能深入了解其在实际问题中的具体应用场景和解决策略。这为今后进行机器学习研究或项目开发提供了坚实的理论基础。
     
  • 支持向量机：理论、算法及扩展.pdf
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    本书深入探讨了支持向量机（SVM）的基础理论与最新进展，涵盖核心算法及其在机器学习领域的各种应用和扩展。适合研究人员和技术爱好者阅读。 想买纸质书已经买不上了，现在想找PDF格式的版本，有目录索引会更方便阅读。
     
  • 支持向量机研究现状与进展的论文探讨.pdf
    优质
    本文综述了支持向量机的研究现状与发展动态，分析当前支持向量机技术面临的挑战及未来发展趋势，并提出若干改进方向和应用前景。 支持向量机是一种新兴的机器学习方法，因其卓越的学习性能而成为当前国际机器学习领域的研究热点，在模式识别、回归估计等领域得到了广泛应用。
     
  • 支持向量机在数据挖掘中的应用新进展（邓乃扬、高清 著，包含完整精准的目录）
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    本书由邓乃扬和高清编写，详细介绍了支持向量机在数据挖掘领域的最新研究成果与技术发展，提供完整的章节目录以供读者深入了解。 邓乃扬老师的作品内容详尽丰富，涵盖了最优化基础理论、线性支持向量分类机、线性支持向量回归机、核函数理论以及如何选择合适的核函数等主题，并介绍了多种算法。这本书非常值得推荐。
     
  • SFLA-SVM算法.rar（基于支持向量机的SFLA方法）
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    本资源提供了一种结合了支持向量机与 shuffled frog leaping algorithm (SFLA) 的优化方法，旨在提升分类模型性能。适用于机器学习和数据挖掘领域研究者。 SFLA-SVM.rar包含了基于支持向量机的 shuffled frog leaping算法的相关内容。
     
  • 关于支持向量机与最小二乘支持向量机的对比分析及其应用探讨
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    本文深入探讨了支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)之间的差异，并分析了它们在不同场景下的应用效果，为研究者提供理论参考。 本段落介绍了支持向量机分类器和支持向量最小二乘分类器的算法，并将这两种方法应用于心脏病诊断，取得了较高的准确率。实验数据来自UCI benchmark 数据集。结果表明，在医疗诊断领域中，支持向量机及最小二乘支持向量机具有很大的应用潜力。
     
  • 一种类支持向量机的算法：OC-SVM
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    简介：OC-SVM是一种优化分类问题的支持向量机变体，专注于少数类别的检测与识别，在模式识别和机器学习领域具有广泛应用。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用于机器学习领域的监督学习模型，在分类和回归问题中表现出色。它通过构建一个最大边距超平面来划分数据，使得不同类别的样本尽可能地被分离到最远的距离。在二分类问题中，SVM寻找一个能够最大化类别间隔的决策边界。如果数据不是线性可分的，则可以通过核函数将数据映射到高维空间以使其变得线性可分。 一类支持向量机（One-Class SVM, OC-SVM）是一种异常检测或无监督学习的方法，在仅用单个类的数据来预测新样本是否属于该类时非常有用。OC-SVM试图建立一个边界，使正常样本尽可能靠近中心，而异常样本则位于边界之外。这有助于识别那些远离训练数据分布的新样本，并常用于故障诊断和行为识别等领域。 蜂群算法是受到自然界中群体行为启发的一种全局优化方法，如蚂蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）、粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）等。这些算法利用群体中的个体相互作用来搜索解空间以寻找最优解。在SVM的参数调整过程中，蜂群算法可以用来探索和选择更优的模型参数。 将蜂群算法应用于OC-SVM中能够提高其性能。OC-SVM训练过程中的参数选择对模型效果影响很大。传统的网格搜索或随机搜索可能效率较低，尤其是在处理高维度问题时。此时，使用如粒子群优化等蜂群算法可以有效找到最优的惩罚系数C和核函数参数组合，从而提升OC-SVM在异常检测上的表现。 Python是数据科学领域的常用语言，并且拥有丰富的库支持（例如Scikit-learn），提供了SVM和OC-SVM实现。通过结合这些库和其他优化工具如PyGAD, DEAP等，可以方便地使用蜂群算法来调优OC-SVM的参数。导入所需的库后定义目标函数并初始化蜂群算法相关参数，然后运行优化过程以找到最佳模型配置，并将此应用于训练阶段。 综上所述，在大规模或高维数据集中应用这种方法能够显著提升一类支持向量机在异常检测中的性能和效率。
     
  • 关于支持向量机的技术探讨
    优质
    本论文深入探讨了支持向量机(SVM)技术在机器学习中的应用与优化策略，分析其理论基础及实际案例，旨在为研究者提供参考。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是由Cortes和Vapnik在1995年首次提出的。SVM在解决小样本、非线性等问题中展现了许多特有的优势，并能够应用于函数拟合等数据预测领域。