在不斷發展的機器人領域，先進機器學習技術的應用至關重要。 「支援向量機」是機器人科學系列的一部分，探討了支援向量機 (支援向量機) 在徹底改變機器人系統中的作用。這本書由 福阿德·薩布里 撰寫，提供了從基本概念到高級技術的全面概述，對於熱衷於利用 支援向量機 實現機器人和自動化的任何人來說都是必不可少的。

章節簡要概述：

1：支援向量機：支援向量機 簡介，強調它們在機器人分類和迴歸任務中的重要性。

2：線性分類器：解釋線性分類器的基礎知識，是理解 支援向量機 功能的基礎。

3：感知器：討論感知器演算法，它是支援向量機的前身，在二元分類問題中很有用。

4：投影（線性代數）：重點介紹投影的幾何概念，對於理解 支援向量機 的工作原理至關重要。

5：線性可分離性：探討線性可分離性的概念，這是在線性可分離資料集中使用 支援向量機 的基礎。

6：核方法：引入核技巧，使支援向量機能夠在更高維空間中運行以進行非線性分類。

7：相關向量機：檢查相關向量機，這是支援向量機的變體，具有更少的支援向量以實現高效計算。

8：線上機器學習：研究如何將線上學習方法應用於 支援向量機，以實現機器人技術的即時適應。

9：順序最小最佳化：涵蓋用於有效訓練 支援向量機 的最佳化方法，這是機器人應用的核心概念。

10：最小平方法支援向量機：討論這個替代 支援向量機 公式來處理機器人系統中的迴歸問題。

11：字串內核：探索字串內核，它允許 支援向量機 處理順序數據，例如機器人感測器輸入。

12：鉸鏈損失：深入研究鉸鏈損失，支援向量機 中使用該函數來確保最大邊緣分類。

13：排序 支援向量機：研究排序 支援向量機，在機器人技術中的決策和優先任務中特別有用。

14：支持向量機的正規化觀點：探討正規化在控制過度擬合中的作用，這對於建立可靠的機器人系統至關重要。

15：核正則化的貝葉斯解釋：提供貝葉斯視角，將機率建模與 支援向量機 核正則化聯繫起來，以獲得更準確的機器人模型。

16：多項式核：討論多項式核，允許 支援向量機 對機器人任務中的非線性決策邊界進行建模。

17：徑向基底函數內核：涵蓋了徑向基底函數內核，它是處理機器人系統中複雜資料模式的強大工具。

18：核心感知器：檢查核心感知器方法，擴展 支援向量機 以實現更高階的機器人任務。

19：普拉特 縮放：引入 普拉特 縮放，這是一種用於將 支援向量機 輸出轉換為機器人機率預測的技術。

20：流形正規化：專注於流形正規化，有助於將 支援向量機 模型推廣到機器人技術中經常遇到的高維度資料。

21：弱監督：以弱監督技術作為結論，這對於在標記資料有限的情況下改進 支援向量機 模型至關重要。

無論您是機器人技術領域的專業人士、本科生或研究生，還是對機器學習技術有濃厚興趣的愛好者，這本書都是無價的。透過貫穿整個現實世界的應用，它不僅提供了對理論概念的見解，還提供瞭如何將它們直接應用於機器人系統的見解。