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The Nature of Statistical Learning Theory

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Vladimir Vapnik 作者
Springer
譯者
1999-11-19 出版日期
314 頁數
USD 189.00 價格
Hardcover
叢書系列
9780387987804 圖書編碼

The Nature of Statistical Learning Theory 在線電子書 圖書標籤: 統計學習  機器學習  Statistics  統計學  數學  人工智能  Theory  Learning   


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發表於2024-11-25

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The Nature of Statistical Learning Theory 在線電子書 用戶評價

評分

書的確是好書,誠如樓上老哥所說,是Statistical Learning Theory的濃縮版(我倒挺喜歡這種濃縮版的),然而太老瞭(但這領域沒有很新的好書),不過好在的確非常高屋建瓴,不知道算不算必備,但肯定是必讀瞭。

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書的確是好書,誠如樓上老哥所說,是Statistical Learning Theory的濃縮版(我倒挺喜歡這種濃縮版的),然而太老瞭(但這領域沒有很新的好書),不過好在的確非常高屋建瓴,不知道算不算必備,但肯定是必讀瞭。

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Shrinked version of Vapnik's SLT

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書的確是好書,誠如樓上老哥所說,是Statistical Learning Theory的濃縮版(我倒挺喜歡這種濃縮版的),然而太老瞭(但這領域沒有很新的好書),不過好在的確非常高屋建瓴,不知道算不算必備,但肯定是必讀瞭。

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Shrinked version of Vapnik's SLT

The Nature of Statistical Learning Theory 在線電子書 著者簡介


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The Nature of Statistical Learning Theory 在線電子書 圖書描述

The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. This second edition contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists.

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The Nature of Statistical Learning Theory 在線電子書 讀後感

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统计学习理论的奠基之作,在支持向量机、机器学习领域的论文的参考文献中出现频率很高的一篇文献。支持向量机就是建立在统计学习理论的基础之上的。读研时还发表了两篇支持向量机相关的论文,当然,此篇亦出现在参考文献之列

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统计学习理论的奠基之作,在支持向量机、机器学习领域的论文的参考文献中出现频率很高的一篇文献。支持向量机就是建立在统计学习理论的基础之上的。读研时还发表了两篇支持向量机相关的论文,当然,此篇亦出现在参考文献之列

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有不对的地方还请大家指正 bow 《统计学习理论的本质》 by Vapnik 函数估计模型 没有什么比用一个概率模型描述或然的现实世界更加保险的了,没有什么比用一个函数来描述一个计算过程更加有效的了.因果永远是理性思维最拿手的.X与Y的发生分别服从各自的分布,但如果(y|x)的分布...  

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有不对的地方还请大家指正 bow 《统计学习理论的本质》 by Vapnik 函数估计模型 没有什么比用一个概率模型描述或然的现实世界更加保险的了,没有什么比用一个函数来描述一个计算过程更加有效的了.因果永远是理性思维最拿手的.X与Y的发生分别服从各自的分布,但如果(y|x)的分布...  

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有不对的地方还请大家指正 bow 《统计学习理论的本质》 by Vapnik 函数估计模型 没有什么比用一个概率模型描述或然的现实世界更加保险的了,没有什么比用一个函数来描述一个计算过程更加有效的了.因果永远是理性思维最拿手的.X与Y的发生分别服从各自的分布,但如果(y|x)的分布...  

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