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作者:Vladimir N.vapnik
出版社: 第1版 (2004年1月1日)
译者:许建华/张学工
出版年: 2004-6-1
页数: 594
定价: 59.00
装帧: 平装(无盘)
ISBN: 9787120000509

目录 · · · · · ·

引论：归纳和统计推理问题
第一部分学习和推广性理论
第1章处理学习问题的两种方法
第1章附录解不适定问题的方法
第2章概率测度估计与学习问题
第3章经验风险最小化原则一致性的条件
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引论：归纳和统计推理问题
第一部分学习和推广性理论
第1章处理学习问题的两种方法
第1章附录解不适定问题的方法
第2章概率测度估计与学习问题
第3章经验风险最小化原则一致性的条件
第4章指示损失函数风险的界
第4章附录关于ERM原则风险的下界
第5章实损失函数风险的界
第6章结构风险最小化原则
第6章附录基于间接测量的函数估计
第7章随机不适定问题
第8章估计给定点上的函数值
第二部分函数的支持向量估计
……
第三部分学习理论的统计学基础
……
注释与参考文献评述
参考文献
中英文术语对照表
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发布者：金家小阿花

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