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• 200 1_ |a 模式分类的支持向量机 |A Mo Shi Fen Lei De Zhi Chi Xiang Liang Ji |d = Support Vector Machines for Pattern Classification |f (日)阿部重夫著 |z eng

• 205 __ |a 第2版

• 210 __ |a 北京 |c 世界图书北京出版公司 |d 2023

• 215 __ |a 471页 |d 24cm

• 320 __ |a 有书目和索引

• 330 __ |a 本书是一本关于在模式分类中使用支持向量机的指南，包括对分类器和回归器的严格的性能比较。本书为多类分类和函数逼近问题、分类器和回归器的评价标准提出了架构。本书特色：阐明了两类支持向量机的特征；讨论了提高神经网络和模糊系统泛化能力的核方法：大量的插图和例子；使用公开数据集进行性能评估；检验马氏核、经验特征空间，并通过交叉验证确定模型选择的影响；稀疏支持向量机、使用特权信息学习、半监督学习、多分类器系统和多核学习；探讨了基于增量训练的批量训练和主动集训练方法，以及线性规划支持向量机的分解技术；

• 333 __ |a 向量计算机研究人员

• 510 1_ |a Support Vector Machines for Pattern Classification |z eng

• 606 0_ |a 向量计算机 |A Xiang Liang Ji Suan Ji |j 英文

• 690 __ |a TP38 |v 5

• 701 _0 |a 阿部重夫 |A A Bu Chong Fu |4 著

• 801 _0 |a CN |b SDAU |c 20231116

• 905 __ |a AUSTL |d TP38/A169B