统计学习理论的本质 - [美] Vladimir N. Vapnik

统计学习理论的本质

[美] Vladimir N. Vapnik

出版时间

2000-01-01

ISBN

9787302039648

评分

★★★★★

标签

算法

书籍介绍

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。

目录
译序
第二版前言
第一版前言
0 引论:学习问题研究的四个阶段
0.1 Rosenblatt的感知器(60年代)

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用户评论
只能说适合大牛读吧 不适合初学者 以后有时间再看一遍 第一遍下来基本上没看懂【重读】
只能说跳过绝大部分的数学公式翻了一遍而已,对目前的我而言难度太大了。
经典之作 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。
非常不错的统计学习理论摘要
图书馆借来翻了翻。。好老的书。提不起兴趣看。(装作我看得懂)。
不是我以为的统计
统计学习 ~ 机器学习 ~ 统计决策理论
『统计学习理论』的结论说明版。看不懂那本大部头可以从这本入手。要是再看不懂,那就看十遍吧。
统计理论经典之作。一年前如坠云雾,这一遍走马观花,等我推完数分再夯基础,再来拔旗😌😌
很棒的一本书
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