統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論

內(nèi)容概要

　　 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論是研究利用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的一種一般理論，屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)、模式識(shí)別和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)相交叉與結(jié)合的范疇，其主要?jiǎng)?chuàng)立者是本書的作者Vladimir N. Vapnik。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基本內(nèi)容誕生于20世紀(jì)60~70年代，到90年代中期發(fā)展到比較成熟并受到世界機(jī)器學(xué)習(xí)界的廣泛重視，其核心內(nèi)容反映在Vapnik的兩部重要著作中，本書即是其中一部，另一部是“The Nature of Statistical Learning Theory”（《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的本質(zhì)》）。 由于較系統(tǒng)地考慮了有限樣本的情況，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論相比有更好的實(shí)用性，在這一理論下發(fā)展出的支持向量機(jī)（SVM）方法以其有限樣本下良好的推廣能力而備受重視。
    本書是對統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)方法的全面、系統(tǒng)、詳盡的闡述，是各領(lǐng)域中研究和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)理論與方法的科研工作者和研究生的重要參考資料。

作者簡介

Vladimir N.Vapnik于1990年加入美國AT&T貝爾實(shí)驗(yàn)室，現(xiàn)仍擔(dān)任顧問，1995年起任英國Royal Holloway大學(xué)計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)教授。Vapnik教授從事計(jì)算機(jī)科學(xué)、理論與應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)研究已有30多年，發(fā)表了7部學(xué)術(shù)著作和上百篇研究論文。他的主要學(xué)術(shù)成就是研究發(fā)展了一套基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)

書籍目錄

引論：歸納和統(tǒng)計(jì)推理問題第一部分 學(xué)習(xí)和推廣性理論 第1章 處理學(xué)習(xí)問題的兩種方法 第1章附錄 解不適定問題的方法 第2章 概率測度估計(jì)與學(xué)習(xí)問題 第3章 經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則一致性的條件 第4章 指示損失函數(shù)風(fēng)險(xiǎn)的界 第4章附錄 關(guān)于ERM原則風(fēng)險(xiǎn)的下界 第5章 實(shí)損失函數(shù)風(fēng)險(xiǎn)的界 第6章 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則 第6章附錄 基于間接測量的函數(shù)全計(jì) 第7章 隨機(jī)不適定問題 第8章 估計(jì)給定點(diǎn)上的函數(shù)值第二部分 函數(shù)的支持向量估計(jì) 第9章 感知器及其推廣 第10章 估計(jì)指示函數(shù)的支持向量方法 第11章 估計(jì)實(shí)函數(shù)的支持向量方法 第12章 模式識(shí)別的支持向量機(jī) 第13章 函數(shù)逼近、回歸估計(jì)和信號(hào)處理的支持向量機(jī)第三部分 學(xué)習(xí)理論的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) 第14章 頻率一致收斂于概率的充分必要要件 第15章 均值一致收斂于期望的充分必要條件 第16章 均值一致單邊收斂于期望的充分必要條件注釋與參考文獻(xiàn)評(píng)選參考文獻(xiàn)中英文術(shù)語對照表

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