统计学习理论 在线电子书 图书标签: 机器学习 统计学习 数学 SVM 计算机科学 统计学 统计 模式识别
发表于2024-12-23
统计学习理论 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2024
统计学习理论本质那本书的扩展版
评分统计学习理论与统计学习理论的本质一起读,用了差不多10多天的时间,部分证明很多都跳过,但大概看过并不难理解。 书中的思路很清晰,而且很对称很完美,终于令我对学习理论有了新的理解,廓然一心的感觉,真心不错。
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《统计学习理论》的创立者是Vladimir N. Vapnik。统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论,属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴。统计学习理论的基本内容诞生于20世纪60~~70年代,到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视,其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中,《统计学习理论》即是其中一部,另一部是“The Nature of Statistical Learning Theory”(《统计学习理论的本质》)。由于较系统地考虑了有限样本的情况,统计学习理论与传统统计学理论相比有更好的实用性,在这一理论下发展出的支持向量机(SVM)方法以其有限样本下良好的推广能力而备受重视。
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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