孪生支持向量机
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作者丁世飞 著
出版社科学出版社
ISBN9787030548375
出版时间2017-10
版次1
装帧平装
开本B5
纸张胶版纸
页数132页
字数180千字
定价79元
货号SC:9787030548375
上书时间2024-11-18
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商品详情
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内容简介:
本书系统阐述了孪生支持向量机的发展体系和近期新研究成果。首先介绍了统计学习理论的基础知识，论述了支持向量机和孪生支持向量机的分类模型和回归模型。接着详细论述了近些年发展起来的新型孪生支持向量机算法，包括：光滑孪生支持向量机、投影孪生支持向量机和多生支持向量机等。论述了孪生支持向量机和孪生支持向量回归机的算法模型，并对它们的数学模型进行了分析和推导，探讨了孪生支持向量机的模型选择问题，介绍了几种基于群智能算法的模型选择方法。论述了两种新型的光滑孪生支持向量模型：多项式光滑孪生支持向量机和光滑CHKS孪生支持向量机，从理论上证明了这两种算法的收敛性和任意阶光滑的性能投影孪生支持向量机相关算法理论。论述了基于矩阵模式的投影孪生支持向量机、递归很小二乘投影孪生支持向量机、光滑投影孪生支持向量机和基于鲁棒局部嵌入的孪生支持向量机，分析和总结了这几种算法的模型和算法性能。论述了局部信息保持的孪生支持向量机模型。论述了原空间很小二乘孪生支持向量回归机，分析了原空间很小二乘孪生支持向量回归机的数学模型和模型求解方法。论述了多生支持向量机的理论和模型，并介绍了几种改进算法。
目录:
前言
第1章 统计学习理论基础 1
1.1 机器学习 1
1.1.1 机器学习的定义 1
1.1.2 机器学习的发展史 1
1.1.3 学习问题的表示 2
1.1.4 经验风险最小化 3
1.2 统计学习理论 4
1.2.1 学习过程的一致性条件 4
1.2.2 VC维 4
1.2.3 推广性的界 5
1.2.4 结构风险最小化 5
1.3 本章小结 6
参考文献 7
第2章 支持向量机理论基础 8
2.1 支持向量分类机 8
2.1.1 很优分类超平面 8
2.1.2 线性支持向量分类机 9
2.1.3 非线性支持向量分类机 10
2.1.4 支持向量 11
2.1.5 核函数 11
2.2 支持向量回归机 11
2.2.1 损失函数 12
2.2.2 线性支持向量回归机 12
2.2.3 非线性支持向量回归机 13
2.3 本章小结 14
参考文献 15
第3章 孪生支持向量机理论基础 16
3.1 孪生支持向量机 16
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