机器之心报道 机器之心编辑部
本书从零推导 SVM，涵盖从 SVM 的思想、到形式化、再简化、最后实现的完整过程。
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数学推导详细。对于一些数学性比较强的资料，读者有时会卡在其中的一两个关键步骤，无法理解其中的推导过程，导致无法学习后续的内容。本书会详细推导所有涉及的公式，数学基础比较好的读者可以快速浏览推导过程作为回忆和巩固；而对于数学基础有些薄弱的读者，详细的推导过程将使读者不会 “掉队”； 补充背景知识。SVM 是凸优化领域的经典算法，需要读者对凸优化的背景知识有一定的了解。但是大部分读者可能并不是数学或优化背景出身，为了学习 SVM 先要掌握内容宏大的凸优化知识会是比较重的负担。为了减轻读者的负担并能使尽可能多的读者从中收益，本书不要求读者有凸优化背景知识，读者只需要有基础的微积分和线性代数背景即可。文本对 SVM 中涉及的背景知识会进行补充，力图使本书内容是自足的，即争取做到 “学懂 SVM 只看本书就够了”； 概念图文结合。SVM 的另一个难点是涉及许多概念，有些还比较抽象。因此，本书配备了许多插图，用于辅助读者学习。读者如果能自动地做到将各个术语和概念对应到图中，那基本就可以达到对 SVM 融会贯通的程度； 包含面试问题。本书内容涵盖了常见的对 SVM 的面试考察问题，因此也可以作为快速回顾和复习 SVM 的参考资料； 穿插趣味示例。本书如果通篇都是对 SVM 的数学推导不免有些抽象和乏味，因此会多次用人类学习《高等数学》知识这一例子类比 SVM 中的重要概念和思想。类比不见得严谨，但对理解 SVM 具有帮助意义。
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