孪生支持向量机：理论、算法与拓展 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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丁世飞 著

图书标签:

• 支持向量机
• 机器学习
• 模式识别
• 数据挖掘
• 孪生学习
• 理论研究
• 算法设计
• 优化算法
• 人工智能
• 统计学习

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030548375

版次：31

商品编码：12257978

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

页数：144

字数：180000

正文语种：中文

内容简介

　　孪生支持向量机是在支持向量机基础上发展起来的一种新的机器学习方法，它不但继承了支持向量机在处理非线性、高维数分类和回归问题中的特有优势，而且理论上算法训练速度可达支持向量机的4倍。本书系统阐述孪生支持向量机的发展体系和**研究成果。全书共十章，主要内容包括：统计学习理论基础、支持向量机和孪生支持向量机理论基础、孪生支持向量机的模型选择问题、光滑孪生支持向量机、投影孪生支持向量机、局部保持孪生支持向量机、原空间*小二乘孪生支持向量回归机、多生支持向量机等。

智能计算的基石：统计学习方法原理与实践 图书简介 本书深入探讨了现代人工智能和数据科学领域最核心、最具影响力的理论框架之一——统计学习方法。全书结构严谨，内容全面，从概率论和信息论的基础概念出发，系统地梳理了机器学习的理论基石、经典算法及其在现实世界中的应用。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并辅以丰富的实践指导，使读者不仅理解“如何”训练模型，更能深刻洞察“为何”这些模型有效。 第一部分：统计学习的理论基础 本部分为全书的理论奠基。我们首先回顾了概率论在模型不确定性处理中的核心作用，详细介绍了随机变量、大数定律和中心极限定理在描述数据分布和模型泛化能力时的重要性。随后，我们深入探讨了信息论在衡量数据复杂度和模型复杂度方面的应用，重点阐述了熵、互信息和KL散度的定义及其在特征选择和模型评估中的作用。 统计学习的理论核心在于模型泛化能力的探究。本书详细讲解了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的数学推导及其在模型欠拟合和过拟合问题中的指导意义。在此基础上，我们引入了严谨的理论工具，如VC维（Vapnik-Chervonenkis Dimension）的概念，用于量化模型的复杂度，并以此为基础阐述了PAC（Probably Approximately Correct）学习框架，为理解算法的理论有效性提供了严格的数学保证。 第二部分：经典线性模型与判别分析 本部分聚焦于统计学习中最基础也最强大的线性模型。我们从线性回归模型开始，详细分析了最小二乘法的求解过程、残差分析以及正则化技术（如岭回归L2和Lasso回归L1）如何通过约束模型复杂度来提升泛化性能。 随后，本书转向了分类问题。我们详尽阐述了逻辑回归（Logistic Regression）的构建过程，包括其基于最大似然估计的原理，以及 Sigmoid 函数在将线性输出映射到概率空间中的作用。在判别分析方面，我们对线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA）进行了细致的比较，分析了它们在协方差矩阵假设不同时对数据分布的依赖性，并给出了在不同场景下的应用指导。 第三部分：非线性建模与核方法 现代机器学习的成功在很大程度上依赖于模型拟合复杂非线性关系的能力。本部分系统地介绍了如何通过非线性变换和核方法来扩展线性模型的表达能力。 我们深入讲解了多项式回归、样条回归等局部加权方法，并侧重于核方法的强大机制。本书详细剖析了核函数（Kernel Functions）的数学性质，特别是 Mercer 定理在保证核方法有效性中的关键作用。我们展示了如何利用核技巧，在不显式计算高维特征空间映射的情况下，计算高维空间中的内积，从而实现高效的非线性分类和回归。 第四部分：集成学习与决策树 集成学习（Ensemble Learning）是当前工业界应用最广泛、性能最稳定的技术之一。本部分系统地介绍了构建强大集成模型的两大主流范式：Bagging（如随机森林）和 Boosting（如 AdaBoost、梯度提升树 GBDT）。 对于决策树，本书不仅解释了其构建过程（如信息增益、基尼系数），还深入分析了如何通过剪枝技术来控制树的深度，平衡模型的稳定性和拟合能力。在 Boosting 算法的讲解中，我们详细推导了 AdaBoost 迭代权重更新的原理，并对梯度提升树（GBDT）中的损失函数优化和残差学习机制进行了详尽的数学阐述，使其工作原理清晰可见。最后，我们探讨了现代高性能集成模型 XGBoost 和 LightGBM 的核心优化思想，包括并行化、正则化以及定制化损失函数的应用。 第五部分：无监督学习与降维技术 无监督学习旨在从数据中发现隐藏的结构和模式。本部分涵盖了主要的聚类算法和降维技术。 在聚类方面，我们首先介绍了基于划分的 K-均值（K-Means）算法及其收敛性分析，并讨论了其对初始点敏感的缺陷。随后，我们深入探讨了基于密度的 DBSCAN 算法，并分析了其在发现任意形状簇方面的优势。层次聚类（Hierarchical Clustering）的合并与分裂策略也被详细介绍。 降维技术是处理高维数据和可视化数据的关键。本书详细讲解了主成分分析（PCA）的数学推导，强调其基于特征值分解或奇异值分解（SVD）的本质，以及其在最大化数据方差保留方面的作用。此外，我们还介绍了流形学习（Manifold Learning）的代表性方法，如 Isomap 和 t-SNE，重点分析它们如何在低维空间中保留高维数据的局部几何结构。 第六部分：深度学习的初步探索 本部分为深入探讨神经网络奠定了基础。我们从感知机模型出发，追溯了神经网络的历史演变。核心内容集中在多层前馈网络（MLP）的结构，包括激活函数的选择（如 ReLU 及其变体）及其对模型非线性和梯度传播的影响。 本书详尽地阐述了反向传播（Backpropagation）算法的机制，通过链式法则清晰地展示了如何高效地计算损失函数关于网络权重的梯度。我们还讨论了优化器在模型训练中的重要性，对比了随机梯度下降（SGD）的局限性，并详细介绍了动量法（Momentum）、RMSProp 和 Adam 等自适应学习率优化算法的工作原理和适用场景。 总结与展望 全书最终将理论与实践紧密结合，通过大量的数学推导和算法流程分析，确保读者不仅能够应用这些模型，更能理解其内在机制。本书为希望在数据科学、模式识别和人工智能领域深入研究的工程师、研究人员和高年级学生，提供了一部全面、深入且极具参考价值的教科书。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器学习的底层逻辑充满好奇的学生，常常在学习过程中遇到各种算法，但往往只停留在“知其然”的层面，而这本书的书名立刻勾起了我的求知欲。“孪生”这个词让我联想到并列、对比，甚至是对抗性的学习思路，这在深度学习领域已经非常流行。我非常期待这本书能够用一种清晰易懂的方式，解释孪生支持向量机的核心思想，是如何通过这种“孪生”结构来优化传统的支持向量机，提升其在某些特定任务上的表现。我希望它不仅能给出精妙的数学推导，还能配以直观的图示和易于理解的语言，帮助我这类初学者能够真正领会其精髓，而不仅仅是记住公式。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工业界摸爬滚打多年的工程师，我最看重的是技术的实用性和解决实际问题的能力。对于“孪生支持向量机”这个概念，我虽然有所耳闻，但缺乏系统性的了解。这本书的书名，尤其是“算法与拓展”几个字，让我觉得它非常有可能提供我亟需的解决方案。我非常期待书中能够详细介绍不同场景下孪生支持向量机的具体应用，例如在图像识别、文本分类或者异常检测等领域，它能如何比传统方法表现得更好，并且可能在计算效率或数据需求方面带来哪些改进。如果书中还能包含一些优化技巧和调参指南，那对我来说将是锦上添花，可以直接应用到我日常的工作中。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一眼就被其扎实的用词吸引。作为一名从事数据科学研究多年的从业者，我深知“理论、算法与拓展”这几个词的分量。这不仅仅意味着这本书会介绍基础概念，更承诺了它将深入剖析核心的实现方法，并且还会展望未来的发展方向，这对于我这种希望紧跟技术前沿的读者来说，无疑是一大福音。我猜想，书中关于“理论”的部分，可能会从最根本的数学原理出发，层层递进地揭示孪生支持向量机的强大之处；而“算法”部分，则会详细讲解如何将这些理论转化为可执行的代码，也许还会包含一些实际案例的分析；至于“拓展”，我非常有兴趣看到书中会探讨哪些新的应用场景或者与其他算法的结合，这对于我目前正在进行的一个项目非常有启发性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种沉静而专业的视觉感受，深邃的蓝色背景搭配简洁的银色字体，透露出一种严谨的学术气息。我一直对机器学习的理论基础非常感兴趣，尤其是那些能够兼顾理论深度和实际应用的算法。虽然我还没有开始阅读，但从书名“孪生支持向量机：理论、算法与拓展”来看，我就能预感到这本书将带领我深入探索一个相当有深度的主题。我对“孪生”这个词非常好奇，它暗示着一种对称或成对的结构，这在很多机器学习模型中都有体现，但如何将其巧妙地应用于支持向量机，又将带来怎样的性能提升或新的视角，是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对各种机器学习模型的多样性和演进感到着迷，尤其是那些在经典模型基础上进行创新和优化的算法。支持向量机（SVM）作为经典的分类算法，其强大的理论基础和在许多场景下的优异表现早已深入人心。然而，当我在书架上看到这本《孪生支持向量机：理论、算法与拓展》时，我的兴趣被立刻点燃了。“孪生”的概念预示着对SVM的一种新颖的视角和方法，这让我非常好奇它将如何颠覆或补充传统的SVM模型。我期待这本书能深入浅出地阐述“孪生”结构在SVM中的具体体现，或许是通过成对的学习样本，或者是双重决策函数，进而探索这种结构能够解决哪些传统SVM难以应对的问题，例如在处理不平衡数据集或高维数据时，是否能带来显著的性能提升。