统计学习理论

作者: Vladimir N.vapnik
出版社: 电子工业出版社
译者: 许建华
出版年: 2004-6-1
页数: 594
定价: 59.00
装帧: 平装
丛书: 国外计算机科学教材系列
ISBN: 9787120000509
8.4
59人评价
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评价:

目录  · · · · · ·

引论：归纳和统计推理问题
第一部分 学习和推广性理论
第1章 处理学习问题的两种方法
第1章附录 解不适定问题的方法
第2章 概率测度估计与学习问题
第3章 经验风险最小化原则一致性的条件
· · · · · · (更多)

原文摘录   · · · · · · 

  • 他引入算法复杂性的概念，并将随机值定义为高复杂性算法的输出。 (查看原文)
    茂盛 2018-06-04 18:19:40
    —— 引自第518页

丛书信息  · · · · · ·

　　国外计算机科学教材系列(共299册)， 这套丛书还有 《非线性系统》《离散数学》《高级Java 2大学教程》《数字逻辑与计算机硬件设计基础》《金字塔算法》 等 。

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GeneralJing 2014-05-08 09:28:53 Wiley-Interscience1998版

Statistical Learning Theory评价

Statistical Learning Theory这本书是一本完整阐述了统计机器学习思想的名著。在该书中作者对统计机器学习和传统机器学习的区别的本质进行了详细的论证，并且指出统计机器学习能够对训练样本给出精确的学习效果，并能够回答训练过程需要的样本训练数等一系列问题。  (展开)
5 3 1回应

> 更多书评 1篇

论坛  · · · · · ·

好难啊，举步维艰 来自Diego 2011-12-12 16:54:49
这本书cover了现在很多书的内容 来自skylian 2008-02-06 13:53:45

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