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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: 关于SVM的书籍论文和方向(1)
发信站: 南京大学小百合站 (Thu Jun 26 17:44:49 2003)

呵呵，题目很大，一定很吸引人，但是我水平实在有限，随便说说，
不要当真，有意见也欢迎讨论，谨作抛砖引玉。

书籍：国内出版的有：模式识别，边肇祺和张学工老师的那本，有一些内容，
我也是从这本书上知道了这个SVM，当时01年刚入学，
西交大考来的学生很神秘的说她做的是一个我不懂的东西，
我当时就说支持向量机，她很惊讶，不过也让我很敬仰西交大了，
她的导师好象是徐增本教授，搞遗传算法很牛，不过我只是侧面知道这些。
当时看这本书真是看不懂，不过jeff814最近在看，可以请他评述一下。
后来出版了统计学习理论的本质，张学工老师的这本书真是先驱性的工作，
估计国内早期搞SVM的人人手一本，不过这本书是
Vapnik先生一本统计学习理论的结果摘要，所以看起来特别吃力，
我看了两遍，也就是了解了一点结构风险原理的东西，
以及一个“转导”的思想，一般的学习方法是从数据中学习得到一个抽象的概念，
然后让概念来预报新的测试样本，现在呢是从数据来预报新数据。
不必走个弯道，提高了数据利用率。
现在我发现了一本书，也就是mnls说过入门的书，就是
英文的Intro. to SVMs，可能近期会有中文版出现。
这本书从线性超平面、核、学习的推广性、优化到SVM的设计和实现以及应用，
较为全面，能找到英文的看原著，找不到的就等中文吧。

因为以前看到的书太累了，所以我找了一些文章看，
发现如果就入门，有两篇文章，挺好的，就是以前提到的
Burges和Smola的两篇tutorials，现在可能有很多类似的科技报告，
我记得其它会议上也有人做过。这些写的也还不错。



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