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从数学推导开始,7万字一定带你学会支持向量机

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普大帝        

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    我是普大帝,拼搏奋进,一往无前。
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    发表于 2024-3-21 22:00 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    你好!我是陪你一起进阶人生的范老师!愿你成才!助你成长!
    # j4 b7 G  h) m) Y大家好!我是数学中国范老师,今天给大家带来一本《手把手带你学懂 SVM》的书籍,很多SVM书籍带有数学推导,有些还比较复杂,并且需要比较强的凸优化基础知识,这使得一些初学者虽花大量时间和精力研读,但仍一头雾水,最终望而却步,从入门到放弃。本书旨在从零推导 SVM,涵盖从 SVM 的思想、到形式化、再简化、最后实现的完整过程。这次有及其详细的超1000字介绍,点击链接即可查看。0 @0 h4 @( W' ^5 B7 ~9 {- f1 S. s

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    6 e3 |6 }: `; Y% c$ A2 _新用户注册,可以联系我们的工作人员QQ南方:3242420264   乔叶:1470495151   淡妆:1917509892,帮你快速审核+修改用户组后,可以右上角签到获取体力值,一次注册,日后大量数学建模资源即刻拥有。8 `, v6 t% i- s$ v
    手把手带你学懂 SVM.pdf (40.8 MB, 下载次数: 5, 售价: 2 点体力)
    , E- l& |  w/ Q: F# M* c  K
    2 z  h6 g1 k- X. H) l* X. l3 U4 Y本书有以下特点:- V& m8 [2 }6 ^; y" p
    • 数学推导详细。对于一些数学性比较强的资料,读者有时会卡在其中的一两个关键步骤,无法理解其中的推导过程,导致无法学习后续的内容。本书会详细推导所有涉及的公式,数学基础比较好的读者可以快速浏览推导过程作为回忆和巩固;而对于数学基础有些薄弱的读者,详细的推导过程将使读者不会 “掉队”;
    • 补充背景知识。SVM 是凸优化领域的经典算法,需要读者对凸优化的背景知识有一定的了解。但是大部分读者可能并不是数学或优化背景出身,为了学习 SVM 先要掌握内容宏大的凸优化知识会是比较重的负担。为了减轻读者的负担并能使尽可能多的读者从中收益,本书不要求读者有凸优化背景知识,读者只需要有基础的微积分和线性代数背景即可。文本对 SVM 中涉及的背景知识会进行补充,力图使本书内容是自足的,即争取做到 “学懂 SVM 只看本书就够了”;
    • 概念图文结合。SVM 的另一个难点是涉及许多概念,有些还比较抽象。因此,本书配备了许多插图,用于辅助读者学习。读者如果能自动地做到将各个术语和概念对应到图中,那基本就可以达到对 SVM 融会贯通的程度;
    • 包含面试问题。本书内容涵盖了常见的对 SVM 的面试考察问题,因此也可以作为快速回顾和复习 SVM 的参考资料;
    • 穿插趣味示例。本书如果通篇都是对 SVM 的数学推导不免有些抽象和乏味,因此会多次用人类学习《高等数学》知识这一例子类比 SVM 中的重要概念和思想。类比不见得严谨,但对理解 SVM 具有帮助意义。
      9 H: N* }& e( m4 H3 |& ?. X

    + C. R$ p$ g7 |3 X# J7 VSVM 中涉及的关键内容可以用下图进行概括,本书将从最基础的部分进行,逐步深入,每一步都尽量提供详细的推导过程,使读者能跟上本书的节奏
    0 ~# ]+ c0 d7 j; y& y* ?+ y" s) K6 V+ }$ v
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