支持向量机 外文文献

问：要学习主成分分析PCA和支持向量机SVM，谁能推荐两本书或两篇论文做参考？英文也可以，比较权威，大家都看

1. 答：主成分分析方面可以看以下两篇论文，个人觉得讲的比较好：
   ponent_analysis，Bernhard Scholkopf，1996
   ponent Analysis as a Kernel Eigenvalue Problem，Bernhard Scholkopf，1996
   支持向量机的话，建议你看《统计学习理论》和《一种数据挖掘的新方法——支持向量机》这两本比较好。《统计学习理论》是支持向量机的理论基础，这本书很厚但是可以打下比较扎实的理论基础，值得好好读一下。另外，刚入门的话可以找一下SVM的一些综述性文献，这个网上很多，我就不在这里多说了。
   希望我的回答能对你有所帮助！

问：求SVM在应用方面的文献。最好简单点，英文的。老师让上课讲，非常谢谢！

1. 答：很多，在人脸识别上应用吧
2. 答：你直接在图书馆搜索support vector machine 应该会有相关书籍，中文可对照《数据挖掘中的新方法——支持向量机》来看

问：人工智能需要学习那些东西？

1. 答：要学习的东西太多了，人工智能是一个区域很广职位很多的新型职位。
2. 答：人工智能需要学习，哪些东西？人工智能要学习的东西很多。
3. 答：人工智能需要学习的东西有很多如果是一门专业的话数学学科肯定是要学的，同时一些电脑的基本操作和程序是要学的
4. 答：人工智能要学习数理化，还有机械制造。
5. 答：成功只需要随意很多东西，包括5g编程，计算机相关的东西
6. 答：人工智能学习计算机知识，电气控制知识，自动化知识，机械相关的知识的！
7. 答：人工智能需要学的那些东西，就是高科技的东西。

问：支持向量机svm及其在人脸识别中的应用

1. 答：您只需要：
   1.先了解特征提取和支持向量机2个概念；
   2.运行支持向量机程序（比较流行的有matlab中的svm，libsvm），和特征提取的方法（有文献可以阅读）
2. 答：下载libsvm, 提取人脸上的特征，然后输入到libsvm进行分类。建议下载相关的论文看看
3. 答：我是硕士 这个我精通 有问题 问我

问：最近一直在用 支持向量机（SVM）做实验数据的拟合，从网上找找不到相关的程序，

1. 答：说服性比较困难.在分类器联合算法(类似于boosting)中,做法与你的做法类似,特别是随机子空间法.但是联合算法只对弱分类器有效,甚至有人证明过对于强线性分类器必定过适应.
   注意到相关文献描述说服力的时候,都会讲到联合算法对于弱分类器或许有用.而普通支持向量机本身无论是分类还是回归都是绝对稳定的,所以如果按照你所说的做法来做,几乎没有什么说服力,等价于你是在为算法找数据,而不是根据数据做算法.