内容简介 · · · · · ·

《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。