《支持向量机：理论、算法与拓展》以分类问题（模式识别、判别分析）和回归问题为背景，介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明，因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读，书中首先介绍了最优化的基础知识。《支持向量机：理论、算法与拓展》可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书，也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。

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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，它在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获行较好的应用。本书是第一本综合介绍支持向量机（SVM）的书籍，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，在此基础上很自然地引出了支持向量机的算法。本书末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用及其实现的技巧。本书的叙述清晰严谨，自包含性强，提供的大量相关文献引用以及网站链接可作为进一步学习的理想起始点。本书可作为计算机、自动化、机电工程、应用数学等专业的研究生教材，也可作为神经网络、机器学习、数据挖掘、人工智能等课程的参考教材，同时还是相关领域的教师和研究人员的参考书。

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，它在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获行较好的应用。本书是第一本综合介绍支持向量机（SVM）的书籍，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，在此基础上很自然地引出了支持向量机的算法。本书末尾还详细讨论了一系列支持向量机的重要应用及其实现的技巧。本书的叙述清晰严谨，自包含性强，提供的大量相关文献引用以及网站链接可作为进一步学习的理想起始点。本书可作为计算机、自动化、机电工程、应用数学等专业的研究生教材，也可作为神经网络、机器学习、数据挖掘、人工智能等课程的参考教材，同时还是相关领域的教师和研究人员的参考书。

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。 本书适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。 本书适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。

本书系统和全面地介绍了组合优化的基本理论和重要算法。全书共分22章，内容既包括图论、线性和整数规划以及计算复杂性等基础部分，又涵盖了组合优化中若干重要问题的经典结果和最新进展。除了对理论的深刻讨论外,书中还提供了丰富的研究文献和具有挑战性的习题。 本书是组合优化领域的重要著作，既可作为研究生教材，也是一本从事组合优化研究的必备参考书。

本书深入地介绍了实用算法优化的相关内容，讲述了解决各种问题的计算方法，包括搜索高维空间、处理存在多个竞争目标的问题以及兼顾指标中的不确定性。全书主要涵盖以下主题：多维导数及其生成，局部下降和一阶、二阶方法，将随机性引入优化过程的随机方法，目标函数和约束都为线性时的线性约束优化，基于种群的方法，代理模型、概率代理模型以及使用代理模型进行优化的方法，不确定性下的优化，不确定性传播，表达式优化，多学科优化。附录简要介绍了本书使用的Julia 编程语言、评估算法性能的测试函数、与导数和优化方法相关的数学概念。 　　　　 本书适合高等院校数学、统计学、计算机科学等专业的本科生和研究生学习，也可用作相关领域的参考资料。