| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 未知 | 暂无 | 暂无 | 未知 | 0 | 暂无 |
序言
前言
符号约定
引论
0.1 协作研究
0.2 协作社群
0.3 研究内容
0.4 本书结构
第1章 优化理论
1.1 数学预备知识
1.2 最优性条件
1.3 拉格朗日对偶性
第2章 线性学习机器
2.1 最优超平面原始问题
2.2 最优超平面对偶问题
2.3 优化算法
第3章 统计学习理论和核方法
3.1 统计学习理论
3.2 核方法
第4章 系统原型与仿真实验
4.1 即时通信
4.2 文献处理
4.3 实验结果
结束语
附录A 背景知识
Table of Contents
Foreword
Preface
Notation and Symbols
Introduction
0.1 Researches on Collaboration
0.2 Online Collaboration Communities
0.3 Goals
0.4 Structure of This Book
Chap. 1 Optimization Theory
1.1 Concepts
1.2 Optimality Conditions
1.3 Lagrangian Duality
Chap. 2 Linear Learning Machines
2.1 Primal-Form Maximal-Margin Classifiers
2.2 Dual-Form Maximal-Margin Classifiers
2.3 Solving Algorithms
Chap.3 Statistical Learning Theory and Kernel Methods
3.1 Statistical Learning Theory
3.2 Kernel Methods
Chap.4 Experiment Results and Implementations
4.1 Instant Messenging
4.2 Text Processing
4.3 Experiment Results
Conclusions
A Mathematical Prerequisites
A. 1 Linear Algebra
A. 2 Analysis
B A Typical MSNFTP Session
B. 1 Invitation Stage
B. 2 File Transfer Stage
Bibliography
Index of Graphs and Tables
Index of Algorithms and Theorems
Index of Terms