本书目录导读：
理论、实践与挑战
书名：《支持向量机：理论、实践与挑战》
作者：克里斯托弗·J. C. Burges
出版社：Cambridge University Press
出版时间：1998年
《支持向量机：理论、实践与挑战》一书由克里斯托弗·J. C. Burges所著，由Cambridge University Press于1998年出版，本书是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）领域的经典著作，系统地介绍了SVM的理论基础、算法实现以及在实际应用中的挑战。
1、引言
- 支持向量机的起源与发展
- SVM在机器学习中的应用领域
2、理论基础
- 线性可分支持向量机
- 非线性可分支持向量机
- 支持向量机与核方法
3、算法实现
- 支持向量机优化问题
- Sequential Minimal Optimization算法
- 支持向量机与其他算法的比较
4、实践应用
- 支持向量机在分类任务中的应用
- 支持向量机在回归任务中的应用
- 支持向量机与其他机器学习算法的比较
5、数据扰动分析
- 数据扰动对支持向量机性能的影响
- 数据扰动分析方法
- 实例分析：如何提高支持向量机的鲁棒性
6、挑战与展望
- 支持向量机在复杂问题上的应用
- 支持向量机与其他机器学习算法的结合
- 未来研究方向
本书首先介绍了支持向量机的起源与发展，以及其在机器学习中的应用领域，详细阐述了SVM的理论基础，包括线性可分支持向量机、非线性可分支持向量机和核方法等，在算法实现方面，介绍了支持向量机优化问题、Sequential Minimal Optimization算法以及与其他算法的比较。
随后，本书探讨了支持向量机在实际应用中的挑战，包括数据扰动对SVM性能的影响以及如何提高其鲁棒性，在此基础上，通过实例分析，展示了如何针对数据扰动问题，采取有效措施提高支持向量机的性能。
本书对支持向量机在复杂问题上的应用、与其他机器学习算法的结合以及未来研究方向进行了展望，为读者提供了丰富的理论知识和实践经验。
《支持向量机：理论、实践与挑战》一书为读者全面了解和支持向量机技术提供了宝贵的参考资料，对从事机器学习、数据挖掘等领域的研究者和工程师具有重要的指导意义。