本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了*优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。

序言
符号表
第1章 *优化基础
1.1 欧式空间上的*优化问题
1.1.1 *优化问题实例
1.1.2 *优化问题及其解
1.1.3 *优化问题的几何解释
1.2 欧式空间上的凸规划
1.2.1 凸集和凸函数
1.2.2 凸规划问题及其基本性质
1.2.3 凸规划的对偶理论
1.2.4 凸规划的*优性条件
1.2.5 线性规划
1.3 Hilbert空间上的凸规划
1.3.1 凸函数及Frechet导数
1.3.2 凸规划问题
1.3.3 凸规划的对偶理论
1.3.4 凸规划的*优性条件
1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划
1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划
1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论
1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的*优性条件
1.4.4 二阶锥规划
1.4.5 半定规划
1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划
1.5.1 K-凸函数与Frechet导数
1.5.2 凸规划问题
1.5.3 凸规划的对偶理论
1.5.4 凸规划的*优性条件
第2章 线性分类机
2.1 分类问题的提出
2.1.1 例子(心脏病诊断)
2.1.2 分类问题和分类机
2.2 线��可分问题的支持向量分类机
2.2.1 *大间隔法_
2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机
2.2.3 支持向量
2.3 线性支持向量分类机
2.3.1 *大间隔法
2.3.2 线性支持向量分类机
第3章 线性回归机
3.1 回归问题和线性回归问题
3.2 硬ε带超平面
3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面
3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划
3.2.3 构造硬ε带超平面的*优化问题
3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
3.3.1 原始问题
3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机
3.4 线性ε-支持向量回归机
3.4.1 原始问题
3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系
3.4.3 线性ε-支持向量回归机
第4章 核与支持向量机
4.1 从线性分划到非线性分划
4.1.1 非线性分划的例子
4.1.2 基于非线性分划的分类算法
4.1.3 基于非线性分划的回归算法
4.2 核函数
4.2.1 核函数及其特征
4.2.2 核函数的判定和常用的核函数
4.3 支持向量机及其性质
4.3.1 支持向量分类机
4.3.2 支持向量回归机
4.4 支持向量机中核函数的选取
4.4.1 已知训练集时核函数的选取
……
第5章 C-支持向量分类机的统计学基础
第6章 模型选择
第7章 算法
第8章 支持向量机的变形与拓广
参考文献
索引