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支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，该算法在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获得了较好的应用。本书是第一本支持向量机方面的导论型读物。它从机器学习算法的基本问题开始，循序渐进地介绍相关的背景知识，包括线性分类器、核函数特征空间、推广性理论和优化理论，

矢量量化原理与应用本书介绍矢量量化的基本原理，各种矢量量化的构造和设计方法，以及矢量量化在语音编码，图像编码，语声识别与合成中的应用。 全文目录 第一章 概述 一、引言 第二章 矢量量化的基本原理 第三章 矢量量化系统 第四章 有记忆矢量量化器 第五章 快速搜索算法 第六章 矢量量化的应用 参考文献