统计学习理论的本质

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本书介绍了统计学习理论和支持向量机的关键思想、结论和方法,以及该领域的最新进展。统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论,是传统统计学的重要发展和补充。其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广能力的控制。由Springer-Verlag出版社授权出版。

Author(s): Vladimir N. Vapnik
Edition: 2nd
Publisher: 清华大学出版社
Year: 2000

Language: Chinese
Pages: 226

封面......Page 1
译序......Page 4
第二版前言......Page 7
第一版前言......Page 8
目录......Page 11
0 引论:学习问题研究的四个阶段......Page 18
第一章 学习问题的表示......Page 28
第二章 学习过程的一致性......Page 42
第三章 学习过程收敛速度的界......Page 64
第四章 控制学习过程的推广能力......Page 80
第五章 模式识别的方法......Page 102
第六章 函数估计的方法......Page 143
第七章 统计学习理论中的直接方法......Page 174
第八章 领域风险最小化原则与SVM......Page 204
第九章 结论:什么是学习理论中重要的?......Page 223
参考文献及评述......Page 230
索引......Page 237