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基于特权信息的灰色支持向量机
¥45.2(7.8折)定价:¥58.0Vapnik(瓦普尼克)于20世纪末提出的支持向量机结构,通过将样本从低微空间向高维空间的映射来实现样本的线性划分,从而可获得预测的通用规则。该理论的通用性、鲁棒性、计算高效性使机器学习理论研究取得飞速的发展。然而,实际工程的原始数据中可能隐含着一些非常规的信息,本书称为特权信息。这些具有某种特殊意义的特权信息有的仅存在部分数据中,并且这些特权信息的收集往往十分困难。然而,医学、生物、电子、信息等领域的工程数据中的某些特权信息却具有十