书籍简介:

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。

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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
	9787511445056 如需购买下载《支持向量机算法及在大规模样本集的应用》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
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

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书籍信息归属:

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。