机器学习理论基石

统计学习理论和支持向量机,讲的比较简洁和清晰,希望对大家有所帮助。

统计学习理论(清华 张学工 讲义)

CS229T Stanford Statistical Learning Theory Notes - (Mathematics Fundamentals of Machine Learning)

12.1 基础知识 顾名思义,研究的是通过“计算”来进行“学习”的理论,即关于机器学习的理论基础, 其目的是分析学习任务的苦难本质,为学习算法提供理论保证, 并根据分析结果指导算法设计。 12.2 P

【内容介绍】 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 汁学的重要发展和补充，为研究有限样本情况下机器学习的理论和方法提 供了理论框架，其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广

经典的关于统计学习理论介绍的教科书，可作为研究生和相关研究人员的参考书

非常经典的支持向量机的论文，在知网上被引用达2125次！如果看Atutorialonsupportvectormachinesforpatternrecognition任然很迷茫，看看这篇文章，会感觉

《统计学习理论》的创立者是Vladimir N. Vapnik。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。统计学习理论的基本内容

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描述了STL框架下的svm算法的实现、算法的性能评估等方面