支持向量机理论及工程应用实例的前言

发布网友 发布时间：2022-04-24 02:24

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热心网友 时间：2023-10-21 20:49

支持向量机是在20世纪90年代由Vapnik等人研究并迅速发展起来的一种基于统计学习理论的机器学习算法。支持向量机以统计学习理论为理论体系，通过寻求结构风险最小化来实现实际风险的最小化，追求在有限信息的条件下得到最优结果。
以往困扰机器学习方法的很多问题，如模型选择与学习问题、非线性和维数灾难问题、局部极小问题等，通过支持向量机可得到一定程度上的解决。随着支持向量机理论的不断发展和成熟，加之神经网络等学习方法在理论上缺乏实质性进展，支持向量机开始受到越来越广泛的重视。.
本书共分为8章，第1章统计学习理论基础，第2章支持向量机基础，第3章支持向量机的分类、回归问题及应用，第4章应用背景及混合气体红外光谱分析基础，第5章基于sVM和红外光谱的含烃类混合气体分析方法，第6章含烃类混合气体分析方法的实际应用研究，第7章层次式sVM子集含烃类混合气体光谱分析框架研究，第8章石油天然气红外光谱分析系统的集成应用。
通过本书内容的学习，读者可掌握统计学习的基本理论，学会用支持向量机理论处理信息的基本方法，了解支持向量机理论及应用的最新研究与进展，为开展科学研究打好基础。
诚然，sLT理论和sVM方法处在发展阶段，很多方面尚不完善。例如，许多理论目前还只有理论上的意义，尚不能在实际算法中实现。有关SVM算法的某些理论解释也并非完美。sVM方法中如何根据具体问题选择适当的内积函数也没有理论依据。因此，在这方面我们可做的事情是很多的。
希望本书的出版能促进支持向量机在我国各个应用领域的普及，以期能给相关领域的理论研究者和应用工作者提供一些思路和帮助。
空军工程大学电路教研室的各位老师对本书的完成给予了大力支持和帮助，在此表示衷心感谢。
本书得以顺利出版还要感谢西安电子科技大学出版社，尤其要感谢云立实副编审的支持和帮助。

热心网友 时间：2023-10-21 20:49

支持向量机是在20世纪90年代由Vapnik等人研究并迅速发展起来的一种基于统计学习理论的机器学习算法。支持向量机以统计学习理论为理论体系，通过寻求结构风险最小化来实现实际风险的最小化，追求在有限信息的条件下得到最优结果。
以往困扰机器学习方法的很多问题，如模型选择与学习问题、非线性和维数灾难问题、局部极小问题等，通过支持向量机可得到一定程度上的解决。随着支持向量机理论的不断发展和成熟，加之神经网络等学习方法在理论上缺乏实质性进展，支持向量机开始受到越来越广泛的重视。.
本书共分为8章，第1章统计学习理论基础，第2章支持向量机基础，第3章支持向量机的分类、回归问题及应用，第4章应用背景及混合气体红外光谱分析基础，第5章基于sVM和红外光谱的含烃类混合气体分析方法，第6章含烃类混合气体分析方法的实际应用研究，第7章层次式sVM子集含烃类混合气体光谱分析框架研究，第8章石油天然气红外光谱分析系统的集成应用。
通过本书内容的学习，读者可掌握统计学习的基本理论，学会用支持向量机理论处理信息的基本方法，了解支持向量机理论及应用的最新研究与进展，为开展科学研究打好基础。
诚然，sLT理论和sVM方法处在发展阶段，很多方面尚不完善。例如，许多理论目前还只有理论上的意义，尚不能在实际算法中实现。有关SVM算法的某些理论解释也并非完美。sVM方法中如何根据具体问题选择适当的内积函数也没有理论依据。因此，在这方面我们可做的事情是很多的。
希望本书的出版能促进支持向量机在我国各个应用领域的普及，以期能给相关领域的理论研究者和应用工作者提供一些思路和帮助。
空军工程大学电路教研室的各位老师对本书的完成给予了大力支持和帮助，在此表示衷心感谢。
本书得以顺利出版还要感谢西安电子科技大学出版社，尤其要感谢云立实副编审的支持和帮助。

热心网友 时间：2023-10-21 20:49

支持向量机是在20世纪90年代由Vapnik等人研究并迅速发展起来的一种基于统计学习理论的机器学习算法。支持向量机以统计学习理论为理论体系，通过寻求结构风险最小化来实现实际风险的最小化，追求在有限信息的条件下得到最优结果。
以往困扰机器学习方法的很多问题，如模型选择与学习问题、非线性和维数灾难问题、局部极小问题等，通过支持向量机可得到一定程度上的解决。随着支持向量机理论的不断发展和成熟，加之神经网络等学习方法在理论上缺乏实质性进展，支持向量机开始受到越来越广泛的重视。.
本书共分为8章，第1章统计学习理论基础，第2章支持向量机基础，第3章支持向量机的分类、回归问题及应用，第4章应用背景及混合气体红外光谱分析基础，第5章基于sVM和红外光谱的含烃类混合气体分析方法，第6章含烃类混合气体分析方法的实际应用研究，第7章层次式sVM子集含烃类混合气体光谱分析框架研究，第8章石油天然气红外光谱分析系统的集成应用。
通过本书内容的学习，读者可掌握统计学习的基本理论，学会用支持向量机理论处理信息的基本方法，了解支持向量机理论及应用的最新研究与进展，为开展科学研究打好基础。
诚然，sLT理论和sVM方法处在发展阶段，很多方面尚不完善。例如，许多理论目前还只有理论上的意义，尚不能在实际算法中实现。有关SVM算法的某些理论解释也并非完美。sVM方法中如何根据具体问题选择适当的内积函数也没有理论依据。因此，在这方面我们可做的事情是很多的。
希望本书的出版能促进支持向量机在我国各个应用领域的普及，以期能给相关领域的理论研究者和应用工作者提供一些思路和帮助。
空军工程大学电路教研室的各位老师对本书的完成给予了大力支持和帮助，在此表示衷心感谢。
本书得以顺利出版还要感谢西安电子科技大学出版社，尤其要感谢云立实副编审的支持和帮助。

热心网友 时间：2023-10-21 20:49

支持向量机是在20世纪90年代由Vapnik等人研究并迅速发展起来的一种基于统计学习理论的机器学习算法。支持向量机以统计学习理论为理论体系，通过寻求结构风险最小化来实现实际风险的最小化，追求在有限信息的条件下得到最优结果。
以往困扰机器学习方法的很多问题，如模型选择与学习问题、非线性和维数灾难问题、局部极小问题等，通过支持向量机可得到一定程度上的解决。随着支持向量机理论的不断发展和成熟，加之神经网络等学习方法在理论上缺乏实质性进展，支持向量机开始受到越来越广泛的重视。.
本书共分为8章，第1章统计学习理论基础，第2章支持向量机基础，第3章支持向量机的分类、回归问题及应用，第4章应用背景及混合气体红外光谱分析基础，第5章基于sVM和红外光谱的含烃类混合气体分析方法，第6章含烃类混合气体分析方法的实际应用研究，第7章层次式sVM子集含烃类混合气体光谱分析框架研究，第8章石油天然气红外光谱分析系统的集成应用。
通过本书内容的学习，读者可掌握统计学习的基本理论，学会用支持向量机理论处理信息的基本方法，了解支持向量机理论及应用的最新研究与进展，为开展科学研究打好基础。
诚然，sLT理论和sVM方法处在发展阶段，很多方面尚不完善。例如，许多理论目前还只有理论上的意义，尚不能在实际算法中实现。有关SVM算法的某些理论解释也并非完美。sVM方法中如何根据具体问题选择适当的内积函数也没有理论依据。因此，在这方面我们可做的事情是很多的。
希望本书的出版能促进支持向量机在我国各个应用领域的普及，以期能给相关领域的理论研究者和应用工作者提供一些思路和帮助。
空军工程大学电路教研室的各位老师对本书的完成给予了大力支持和帮助，在此表示衷心感谢。
本书得以顺利出版还要感谢西安电子科技大学出版社，尤其要感谢云立实副编审的支持和帮助。