图书介绍

支持向量机方法应用教程【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

陈永义，熊秋芬编著著
出版社：北京：气象出版社
ISBN：9787502952365
出版时间：2011
标注页数：156页
文件大小：22MB
文件页数：166页
主题词：向量计算机－算法理论－教材

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图书目录

第1章绪论1

1.1 计算机应用的历史回顾1

1.2 计算机学习的基本问题2

1.3 SVM方法的基本思想6

1.4 SVM方法的特点和应用展望8

1.5 SVM方法的参数优化10

1.6 本章小结10

第2章线性支持向量机模式识别11

2.1 模式识别问题的表述11

2.2 最优划分超平面与支持向量的概念13

2.3 最优划分超平面的求解15

2.4 线性不可分问题的求解20

2.5 线性多类分类问题的求解22

2.6 本章小结26

第3章非线性支持向量机模式识别27

3.1 数学预备知识28

3.2 非线性映射与特征空间32

3.3 特征空间中的线性学习机34

3.4 Mercer核和内积35

3.5 基于核方法的非线性SVM38

3.6 SVM方法的特点39

3.7 本章小结41

第4章支持向量机回归分析42

4.1 回归分析的问题表述42

4.2 ε-不敏感函数43

4.3 最优回归超平面与SVM线性回归44

4.4 非线性SVM回归48

4.5 SVM回归方法的特点50

4.6 本章小结54

第5章关于支持向量机方法的进一步思考55

5.1 从样本到样本的推理55

5.2 SVM方法的非线性本质56

5.3 关于核方法57

5.4 学习机性能的评价60

5.5 标准SVM及其变种62

5.6 SVM方法的弱点和“开问题”63

5.7 本章小结63

第6章统计学习理论65

6.1 ERM归纳原则65

6.2 统计学习的基本定理67

6.3 函数集的VC维70

6.4 VC维与生长函数的关系76

6.5 关于学习机推广能力的界77

6.6 SRM归纳原则81

6.7 本章小结83

第7章 CMSVM 2.0软件平台及其使用方法84

7.1 CMSVM软件平台的设计思路84

7.2 CMSVM 2.0软件平台概述87

7.3 CMSVM 2.0的安装及系统目录结构88

7.4 数据文件格式要求89

7.5 CMSVM 2.0使用说明92

7.6 运行生成文件和对应查询109

7.7 关于CMSVM系统中的核函数118

7.8 关于CMSVM系统中的其他参数122

7.9 关于CMSVM系统中的参数寻优124

7.10 本章小结128

第8章支持向量机方法在天气预报中的应用129

8.1 SVM方法用于降水预报和温度预报的建模实例130

8.2 SVM方法用于预报因子筛选的实例135

8.3 SVM方法用于短期气候预测146

8.4 SVM与ANN方法预报效果的比较148

8.5 本章小结151

参考文献152

附录支持向量机方法在天气预报中应用论文索引154