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统计学习理论的本质 [图书] 豆瓣
作者: [美] Vladimir N. Vapnik 译者: 张学工 清华大学出版社 2000
本书介绍了统计学习理论和支持向量机的关键思想、结论和方法,以及该领域的最新进展。统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论,是传统统计学的重要发展和补充。其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广能力的控制。由Springer-Verlag出版社授权出版。
模式分类 [图书] 豆瓣
作者: Richard O. Duda / Peter E. Hart 译者: 李宏东 机械工业出版社 2003 - 9
《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年,是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。在第2版中,除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外,读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法,其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。书中包含许多实例,各种不同方法的对比,丰富的图表,以及大量的课后习题和计算机练习。
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