The goal of learning theory is to approximate a function from sample values. To attain this goal learning theory draws on a variety of diverse subjects, specifically statistics, approximation theory, and algorithmics. Ideas from all these areas blended to form a subject whose many successful applications have triggered a rapid growth during the last two decades. This is the first book to give a general overview of the theoretical foundations of the subject emphasizing the approximation theory, while still giving a balanced overview. It is based on courses taught by the authors, and is reasonably self-contained so will appeal to a broad spectrum of researchers in learning theory and adjacent fields. It will also serve as an introduction for graduate students and others entering the field, who wish to see how the problems raised in learning theory relate to other disciplines.
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用户评价
很薄的书，不需要什么先修知识，主要是与RKHS相关的知识。但问题在于，这本书讲得内容太少了，而且还不是很“新”。适合作为入门浏览一遍的书（证明还蛮详细，但是符号很奇怪）。
评分很薄的书，不需要什么先修知识，主要是与RKHS相关的知识。但问题在于，这本书讲得内容太少了，而且还不是很“新”。适合作为入门浏览一遍的书（证明还蛮详细，但是符号很奇怪）。
评分很薄的书，不需要什么先修知识，主要是与RKHS相关的知识。但问题在于，这本书讲得内容太少了，而且还不是很“新”。适合作为入门浏览一遍的书（证明还蛮详细，但是符号很奇怪）。
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评分很薄的书，不需要什么先修知识，主要是与RKHS相关的知识。但问题在于，这本书讲得内容太少了，而且还不是很“新”。适合作为入门浏览一遍的书（证明还蛮详细，但是符号很奇怪）。
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