统计学习理论的本质

✍ Scribed by Vladimir N. Vapnik

• Publisher: 清华大学出版社
• Year: 2000
• Tongue: Chinese
• Leaves: 243
• Edition: 2nd
• Category: Library

✦ Synopsis

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。

✦ Table of Contents

封面......Page 1
译序......Page 4
第二版前言......Page 7
第一版前言......Page 8
目录......Page 11
0 引论：学习问题研究的四个阶段......Page 18
第一章 学习问题的表示......Page 28
第二章 学习过程的一致性......Page 42
第三章 学习过程收敛速度的界......Page 64
第四章 控制学习过程的推广能力......Page 80
第五章 模式识别的方法......Page 102
第六章 函数估计的方法......Page 143
第七章 统计学习理论中的直接方法......Page 174
第八章 领域风险最小化原则与SVM......Page 204
第九章 结论：什么是学习理论中重要的？......Page 223
参考文献及评述......Page 230
索引......Page 237