作者:
Vladimir N. Vapnik
出版社: Wiley-Interscience
出版年: 1998-9-30
ISBN: 9780471030034
页数: 768
装帧: Hardcover
定价: USD 221.00
出版社: Wiley-Interscience
出版年: 1998-9-30
ISBN: 9780471030034
页数: 768
装帧: Hardcover
定价: USD 221.00
内容简介 · · · · · ·
A comprehensive look at learning and generalization theory. The statistical theory of learning and generalization concerns the problem of choosing desired functions on the basis of empirical data. Highly applicable to a variety of computer science and robotics fields, this book offers lucid coverage of the theory as a whole. Presenting a method for determining the necessary and...
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Statistical Learning Theory的书评 · · · · · · ( 全部 1 条 )
GeneralJing
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。
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| 这年头没人会去读这本牛书吧 | 来自pcoat | 2 回应 | 2016-12-12 00:07:39 |
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订阅关于Statistical Learning Theory的评论:
feed: rss 2.0
0 有用 汪杨 2016-01-10 18:02:05
经典之作
0 有用 paracelsus 2008-09-02 14:12:13
ML是世纪之交最重要的技术创新。Vapnik提出并证明了结构风险不等式，作为ML的理论基础，解释、评估算法优劣，后续还据此提出SVM算法，后续发展为kernel method。其中的复杂性由函数族的capacity来度量，比如他提出的VC-dim，从科学哲学视角，Vapnik的发现说明了奥卡姆剃刀的合理性，并呼应了Popper的不可证伪性，Freud理论虽可通过不断修补拓展来拟合异常点，但泛化能力... ML是世纪之交最重要的技术创新。Vapnik提出并证明了结构风险不等式，作为ML的理论基础，解释、评估算法优劣，后续还据此提出SVM算法，后续发展为kernel method。其中的复杂性由函数族的capacity来度量，比如他提出的VC-dim，从科学哲学视角，Vapnik的发现说明了奥卡姆剃刀的合理性，并呼应了Popper的不可证伪性，Freud理论虽可通过不断修补拓展来拟合异常点，但泛化能力不佳。而Copernius的日心说虽不比Ptolemy的地心说更准确，但因其简单而具有更好的泛化能力。这套理论的局限性在于Vapnik的结构风险不等式还是过于relax，导致SVM等kernel method最终还是被Deep Learning所超越，不过数学上确实很漂亮。 (展开)
1 有用 种豆 2020-05-15 23:58:05
很难啃的一本书，理论研究真的要做心理准备。
1 有用 Mandy 2011-10-26 11:36:32
这才是真正把理论上升到哲学方面的典范，大牛！
0 有用 Sphere 2011-03-24 14:37:10
经典之作。