A comprehensive look at learning and generalization theory. The statistical theory of learning and generalization concerns the problem of choosing desired functions on the basis of empirical data. Highly applicable to a variety of computer science and robotics fields, this book offers lucid coverage of the theory as a whole. Presenting a method for determining the necessary and sufficient conditions for consistency of learning process, the author covers function estimates from small data pools, applying these estimations to real-life problems, and much more.
具體描述
讀後感
Statistical Learning Theory这本书是一本完整阐述了统计机器学习思想的名著。在该书中作者对统计机器学习和传统机器学习的区别的本质进行了详细的论证，并且指出统计机器学习能够对训练样本给出精确的学习效果，并能够回答训练过程需要的样本训练数等一系列问题。
評分Statistical Learning Theory这本书是一本完整阐述了统计机器学习思想的名著。在该书中作者对统计机器学习和传统机器学习的区别的本质进行了详细的论证，并且指出统计机器学习能够对训练样本给出精确的学习效果，并能够回答训练过程需要的样本训练数等一系列问题。
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評分Statistical Learning Theory这本书是一本完整阐述了统计机器学习思想的名著。在该书中作者对统计机器学习和传统机器学习的区别的本质进行了详细的论证，并且指出统计机器学习能够对训练样本给出精确的学习效果，并能够回答训练过程需要的样本训练数等一系列问题。
評分Statistical Learning Theory这本书是一本完整阐述了统计机器学习思想的名著。在该书中作者对统计机器学习和传统机器学习的区别的本质进行了详细的论证，并且指出统计机器学习能够对训练样本给出精确的学习效果，并能够回答训练过程需要的样本训练数等一系列问题。
用戶評價
經典之作。
评分很難啃的一本書，理論研究真的要做心理準備。
评分Vapnik's Philosophy on statisitcal inference
评分很難啃的一本書，理論研究真的要做心理準備。
评分這纔是真正把理論上升到哲學方麵的典範，大牛！
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