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题名/责任者:

统计学习理论基础/(美) 桑吉夫·库尔卡尼, (美) 吉尔伯特·哈曼著 肖忠祥 ... [等] 译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2017

ISBN及定价:

978-7-111-55522-3/CNY43.00

载体形态项:

169页:图;24cm

统一题名:

Elementary introduction to statistical learning theory

丛编项:

大数据丛书

个人责任者:

库尔卡尼 (Kulkarni, Sanjeev) 著

个人责任者:

哈曼 (Harman, Gilbert) 著

个人次要责任者:

肖忠祥 译

学科主题:

统计学

中图法分类号:

C8

出版发行附注:

由Wiley授权出版

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

全书共包含18个章节，从概率密度、贝叶斯决策理论引入样本学习的基本概念，进而介绍了近邻域学习、核学习及神经网络学习，在此基础上探讨了PCA学习、VC维概念、函数估计问题等，后重点介绍了非常实用的支持向量机SVM及Boosting方法。各章均包含小结、附录、习题及参考资料。

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