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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability) 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024

A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability)
☆☆☆☆☆
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Luc Devroye 作者
Springer
譯者
1996-04-04 出版日期
651 頁數
USD 109.00 價格
Hardcover
叢書系列
9780387946184 圖書編碼

A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability) 在線電子書 圖書標籤: 機器學習  模式識彆  pattern_recognition  Statistics  概率論與統計學  統計學習  統計  計算機技術   

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發表於2024-09-27

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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability) 在線電子書 用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書可以cite到很多folklore，基礎理論值得反復重讀。minimax部分非常係統。

評分☆☆☆☆☆

Another rigorous textbook on learning theory. Focus on the nonparametric methods. Highly recommended!

評分☆☆☆☆☆

從nonparametric statistics的角度研究機器學習算法，主要關注點是算法的consistency（是否能漸進逼近Bayes error），主要使用的工具是幾個中心不等式（尤其是Vapnik-Chervonenkis不等式），分析的算法包括最近鄰、histogram、決策樹等。書中有不少腦洞很大的證明，剛開始看還是挺吃力的。習題都很難，還沒有答案。唯一的缺憾是太老瞭，畢竟是二十年前齣版的。

評分☆☆☆☆☆

從nonparametric statistics的角度研究機器學習算法，主要關注點是算法的consistency（是否能漸進逼近Bayes error），主要使用的工具是幾個中心不等式（尤其是Vapnik-Chervonenkis不等式），分析的算法包括最近鄰、histogram、決策樹等。書中有不少腦洞很大的證明，剛開始看還是挺吃力的。習題都很難，還沒有答案。唯一的缺憾是太老瞭，畢竟是二十年前齣版的。

評分☆☆☆☆☆

從nonparametric statistics的角度研究機器學習算法，主要關注點是算法的consistency（是否能漸進逼近Bayes error），主要使用的工具是幾個中心不等式（尤其是Vapnik-Chervonenkis不等式），分析的算法包括最近鄰、histogram、決策樹等。書中有不少腦洞很大的證明，剛開始看還是挺吃力的。習題都很難，還沒有答案。唯一的缺憾是太老瞭，畢竟是二十年前齣版的。

A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability) 在線電子書 著者簡介

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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability) 在線電子書 圖書描述

A self-contained and coherent account of probabilistic techniques, covering: distance measures, kernel rules, nearest neighbour rules, Vapnik-Chervonenkis theory, parametric classification, and feature extraction. Each chapter concludes with problems and exercises to further the readers understanding. Both research workers and graduate students will benefit from this wide-ranging and up-to-date account of a fast- moving field.

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