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本書共分10章。第1章介紹了資料採擷方法的歷史，另外討論了統計學習的一般模型。第2、3、4章介紹了三種資料採擷模型：人工神經網路、支援向量機和隱瑪律可夫模型。第5章介紹了一種新型支援向量誘導回歸模型，第6章介紹了一種基於快速訓練演算法的HMM/SVM混合系統，第7章介紹了分解向前演算法及PCA/ICA降維SVM模型，第8章介紹了不對稱支援向量機改進演算法，第9章介紹了一種基於隱瑪律可夫模型的多重序列分析方法，第10章介紹了一類基於SVM/RBF的氣象模型預測系統。
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