孪生支持向量机：理论、算法与拓展

　　孪生支持向量机是在支持向量机基础上发展起来的一种新的机器学习方法，它不但继承了支持向量机在处理非线性、高维数分类和回归问题中的特有优势，而且理论上算法训练速度可达支持向量机的4倍。本书系统阐述孪生支持向量机的发展体系和**研究成果。全书共十章，主要内容包括：统计学习理论基础、支持向量机和孪生支持向量机理论基础、孪生支持向量机的模型选择问题、光滑孪生支持向量机、投影孪生支持向量机、局部保持孪生支持向量机、原空间*小二乘孪生支持向量回归机、多生支持向量机等。

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