关于SVM，非常值得一读的书

支持向量机的考试也过去也快两周了吧，直到今天才真正下笔来写这篇书评。
非常荣幸，这学期教我们这门课的老师就是本书的作者之一田英杰，另外一位作者应该是是田老师的导师。在这里赞一下田老师！
下面来简单说一下这本书。先说优点吧：
1，排版非常好，封面设计也让人感觉很舒服，我在阅读期间努力想找出书中的错误，但是我失败了。看来，无论是作者本人还是本书的编辑都还是非常用心的。
2，本书的逻辑表达非常严谨，表述清楚，更偏于数学书籍，公式推导也非常详尽，恰到好处。
3，我曾经问我自己，如果让我来介绍SVM，我会怎样做呢？我非常高兴的发现，我跟作者的思路是差不多的：最优化基础、线性分类问题、线性回归、核函数以及算法实现等等。另外，让人感到惊讶的是这本书还介绍了很多统计学的相关概念，比如第5章中介绍了SVM的统计学基础，还介绍了一些数据挖掘、机器学习相关的算法。
4，参考文献列举的非常详尽。

下面是我觉得这本书应该改进的地方，仅是一家之言，欢迎讨论：
1，这本书的定价有些高：48元。
2，田老师不喜欢留作业，所以本书中并没有配套的练习题。
3，上面说到本书的思路很严谨，对于某些人来说可能就有些不太容易接受，因为可能很多人对数学有些心生畏惧。其实看看后面的参考文献就知道了，几乎全是论文。