书籍简介:

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，其主要创立者是本书的作者Vladimir N. Vapnik。统计学习理论的基本内容诞生于20世纪60～70年代，但到90年代中期才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，本书即是其中一部，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方法以其有限样本下良好的推广能力而备受重视。

书籍规格:

书籍详细信息
书名	统计学习理论站内查询相似图书
丛书名	国外计算机科学教材系列
	9787120000509 如需购买下载《统计学习理论》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	北京	出版单位	电子工业出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	53.0	语种	简体中文
尺寸	26	装帧	平装
页数		印数	5000

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书籍信息归属:

统计学习理论是电子工业出版社于2004.06出版的中图分类号为 C8 的主题关于统计学－教材的书籍。