Vapnik（瓦普尼克）于20世紀末提出的支持向量機結構，通過將樣本從低微空間向高維空間的映射來實現(xiàn)樣本的線性劃分，從而可獲得預測的通用規(guī)則。該理論的通用性、魯棒性、計算高效性使機器學習理論研究取得飛速的發(fā)展。然而，實際工程的原始數(shù)據(jù)中可能隱含著一些非常規(guī)的信息，本書稱為特權信息。這些具有某種特殊意義的特權信息有的僅存

本書系統(tǒng)地闡述了移動性數(shù)據(jù)建模、管理和分析的內(nèi)容，從移動性數(shù)據(jù)建模與表達、移動性數(shù)據(jù)分析、移動性數(shù)據(jù)應用三個方面深入介紹了移動數(shù)據(jù)管理技術和應用。本書由四篇組成：第一篇涉及移動性數(shù)據(jù)處理的基本概念和術語、數(shù)據(jù)采集與存儲管理的基本技術；第二篇涉及移動性知識的管理過程，具體包括移動性數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)的方法與系統(tǒng)、可視化知

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