本书详细介绍基于核的模式分析的基本概念及其应用，主要内容包括：主要理论基础，若于基于核的算法，从最简单的到较复杂的系统，例如核偏序最小二乘法、典型相关分析、支持向量机、主成分分析等。还描述了若干核函数，从基本的例子到高等递归核函数，从生成模型导出的核函数（如HMM）到基于动态规划的串匹配核函数，以及用于处理文本文档的特殊核函数等。.本书适用于所有从事模式识别、机器学习、神经网络及其应用的学生、教师和研究人员。模式分析是从一批数据中寻找普遍关系的过程。它逐渐成为许多学科的核心，从神经网络到所谓句法模式识别，从统计模式识别到机器学习和数据挖掘。模式分析的应用覆盖了广泛领域，从复杂的生物信息学到相对简单的文档检索等。..本书所描述的核方法为所有这些学科提供了一个有力的和统一的框架，推动了可以用于各种普遍形式的数据（如字符串、向量、文本等）的各种算法的发展，并可以用于寻找各种普遍的关系类型（如排序、分类、回归和聚类等）。本书有两个主要目的。首先，为专业人员提供了一个包容广泛的工具箱，其中包含各种易于实现的算法、核函数和解决方案。许多算法给出了MATLAB编码，可适用于许多领域的模式分析任务。其次，为学生和研究人员提供了一个方便的入门向导，帮助他们了解基于核的模式分析这个发展迅速的领域。书中举例说明了如何针对新的特定应用手工写出一个算法或核函数，同时还给出了为完成此任务所需的初步方案及数学工具。本书分三部分。第一部分介绍了这个领域的基本概念，书中不仅给出了一个展开的入门例子，而且还阐述了这种方法的主要理论基础。第二部分包含了若干基于核的算法，从最简单的到较复杂的系统，例如核偏序最小二乘法、典型相关分析、支持向量机、主成分分析等。第三部分描述了若干核函数，从基本的例子到高等递归核函数、从生成模型导出的核函数（如HMM）到基于动态规划的串匹配核函数，以及用于处理文本文档的特殊核函数。...
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