出版社：中国石化出版社
年代：2017
定价：38.0
支持向量机是一种新型小样本机器学习算法，利用统计学习理论和最优化技术构造将两类样本分开的分类超平面；可用于文本分类、人脸识别、信号处理、图像及遥感图像分析等领域。将支持向量机算法引入大数据学习，对于拓宽大数据领域的理论和算法研究结果，提高支持向量机在实际问题中的运算效率具有重要意义。 本书主要篇章节目录： 1、绪论 2、统计学习理论和最优化理论 3、标准支持向量机 4、最小二乘支持向量机 5、支持向量域描述 6、光滑支持向量机 7、大数据集下的支持向量机 8、结论与展望。
| 书籍详细信息 | |||
| 书名 | 支持向量机算法及在大规模样本集的应用站内查询相似图书 | ||
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| 出版地 | 北京 | 出版单位 | 中国石化出版社 |
| 版次 | 1版 | 印次 | 1 |
| 定价(元) | 38.0 | 语种 | 简体中文 |
| 尺寸 | 26 × 19 | 装帧 | 平装 |
| 页数 | 印数 | ||
支持向量机算法及在大规模样本集的应用是中国石化出版社于2017.6出版的中图分类号为 TP301.6 的主题关于 向量计算机－算法理论 的书籍。