信息科学 容易学习的支持向量机
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信息科学
可通过这本书学习支持向量机的理论和实践的基础・基本！支持向量机是一种用于数据分类、回归、偏差值检测等机器学习的各种场合的强大且具有高度灵活性的模型。其算法直观且没有数学上的不确定性，因此，即使按照最近备受关注的<机器学习的解释可能性>这一模型评价基准，也可以说是有力的方法。因此，将自然科学和经济学等的研究成果和经验规则的业务知识运用到模型中也很容易。本书从高中水平的数学开始，简单地展开了支持向量机的理论框架，同时介绍了基于Python的通俗易懂的实现例子。另外，应用上重要的非线性支持向量机所使用的核方法在数学上稍微有点高，但是通过图解和具体的数值例子，通俗易懂地解说了数理。