基於特權信息的灰色支持向量機 肖海軍 王毅 黃剛 章麗萍 9787030747044 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202310*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於特權信息的灰色支持向量機 ISBN：9787030747044 出版社：科學 著編譯者：肖海軍 王毅 黃剛 章麗萍 頁數：120 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1595203 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 Vapnik（瓦普尼克）於20世紀末提出的支持向量機結構，通過將樣本從低微空間向高維空間的映射來實現樣本的線性劃分，從而可獲得預測的通用規則。該理論的通用性、魯棒性、計算高效性使機器學習理論研究取得飛速的發展。然而，實際工程的原始數據中可能隱含著一些非常規的信息，本書稱為特權信息。這些具有某種特殊意義的特權信息有的僅存在部分數據中，並且這些特權信息的收集往往十分困難。然而，醫學、生物、電子、信息等領域的工程數據中的某些特權信息卻具有十分重要的作用。本書提出基於特權信息的灰色支持向量機理論，在對原始數據不做任何修改的情況下，能夠很好地構造預測規則並能夠很好地解決含有特權信息的工程實際問題，是對標準支持向量機的拓展與補充。 本書可作為計算機、自動化、機電工程、應用數學等專業高年級本科生、研究生的教材或參考書，也可作為統計學、神經網路、機器學習、數據挖掘、人工智慧等專業研究生的教材，以及相關研究領域的工程技術人員應用機器學習技術的指導書。目錄 第1章 支持向量機基本原理1 1 支持向量機的產生與發展 1 2 支持向量機相關理論 1 2 1 統計學習理論 1 2 2 支持向量機訓練演算法 1 2 3 線性支持向量機 1 2 4 具有軟間隔和優化的SVC 1 2 5 非線性支持向量機 1 2 6 核函數 1 3 支持向量機的研究現狀 1 3 1 SVM的理論研究 1 3 2 改進的SVM訓練演算法 1 3 3 SVM方法的應用研究 1 3 4 SVM的研究進展 1 3 5 軟體實現 1 3 6 本章小結 第2章 灰色系統基本原理 2 1 灰色系統理論的產生與發展 2 2 灰色系統簡介 2 2 1 不確定方法 2 2 2 灰色系統的基本概念 2 2 3 灰色系統理論的基本原理 2 2 4 灰數 2 3 序列運算元與灰色序列生成 2 3 1 衝擊擾動系統與序列運算元 2 3 2 緩衝運算元的定義和性質 2 3 3 緩衝運算元構造 2 3 4 均值生成運算元 2 3 5 序列的光滑性 2 3 6 級比生成運算元 2 3 7 累加生成運算元和累減生成運算元 2 3 8 灰指數律 2 4 灰色關聯分析 2 4 1 灰色關聯因素和關聯運算元集 2 4 2 灰色關聯公理與灰色關聯度 2 4 3 灰色關聯分析的應用舉例 2 4 4 廣義灰色關聯度 2 4 5 灰色相對關聯度 2 4 6 灰色綜合關聯度 2 5 灰色系統模型 2 5 1 GM（1，1）模型 2 5 2 殘差GM（1，1）模型 2 6 灰色系統預測 2 6 1 灰色預測 2 6 2 數列預測 2 7 本章小結 第3章 基於特權信息的支持向量機 3 1 基於特權信息的支持向量機一階模型 3 1 1 基於特權信息的支持向量機基本原理 3 1 2 全部訓練樣本存在特權信息的支持向量機基本原理 3 1 3 全部訓練樣本存在特權信息且鬆弛變數改動的支持向量機基本原理 3 1 4 部分訓練樣本存在特權信息的支持向量機基本原理 3 1 5 特權信息來自多空間的支持向量機基本原理 3 2 基於特權信息的支持向量機二階模型 3 2 1 部分樣本存在特權信息且鬆弛變數改動的支持向量機基本原理 3 2 2 特權信息來自多空間且鬆弛變數改動的支持向量機基本原理 3 2 3 部分訓練樣本存在特權信息且特權信息來自多空間的支持向量機基本原理 3 3 基於特權信息的支持向量機三階模型 3 3 1 部分訓練樣本存在特權信息來自多空間的鬆弛變數改動支持向量模型 3 3 2 部分訓練樣本存在特權信息且特權信息來自多空間的鬆弛變數改動支持向量模型的對偶問題 3 4 基於特權信息的灰色支持向量機模型 3 4 1 灰色支持向量機 3 4 2 基於特權信息的灰色支持向量機 3 5 本章小結 第4章 模擬實驗 4 1 rSVM+的模擬實驗 4 1 1 數據集 4 1 2 實驗設置細節 4 1 3 模擬測試結果 4 2 pSVM+的模擬實驗 4 2 1 數據集 4 2 2 實驗設置細節 4 2 3 模擬測試結果 4 3 gSVM+的模擬實驗 4 3 1 數據集 4 3 2 實驗設置細節 4 3 3 模擬測試結果 4 4 本章小結 第5章 基於LIBSVM的SVM應用 5 1 LIBSVM的安裝（MATLAB） 5 1 1 LIBSVM安裝步驟 5 1 2 LIBSVM庫文件說明 5 2 LIBSVM的數據格式及製作 5 2 1 LIBSVM的數據及其格式 5 2 2 LIBSVM數據格式製作 5 3 LIBSVM的使用方法 5 3 1 svm-scale的用法 5 3 2 svmtrain的用法 5 3 3 svmpredict的用法 5 4 SVM應用之義大利葡萄酒種類識別 5 4 1 數據集 5 4 2 數據預處理 5 4 3 訓練與預測 5 4 4 參數選擇 5 5 本章小結 參考文獻 後記 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
