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在本文中,我们将介绍统计学习理论与支持向量机的基本原理和算法,并探讨其在机器学习和模式识别领域的应用。统计学习理论提供了一种理论基础,可以帮助我们更好地理解数据和模型之间的关系,而支持向量机是一种常用
CS229T Stanford Statistical Learning Theory Notes - (Mathematics Fundamentals of Machine Learning)
经典教材 高清 统计学习基础 数据挖掘、推理与预测 英文版The Elements of Statistical Learning (Data Mining, Inference, and Predi
本书概述了统计学习领域,提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具,这些数据来自近20年来生物学、金融学、市场营销学和天体物理学等领域。书中介绍了一些最重要的建模方法和预测技术,以及它们的相关应用。内容
Statistical Learning with Sparsity-the Lasso and Generalizations Sparse Statistical Learning and Its
作者均为斯坦福大学的统计学教授,是统计学的权威人物。本书内容广泛,包括有监督学习、无监督学习等等,是从事数据挖掘和机器学习研究的经典教材。本书为统计学习基础第一版的中文译版。
本书是统计学习方法的简介,其中包含许多R实验室,并详细说明了如何在现实生活中实现各种方法。
H3C的详细学习理论,公司组织去培训的时候拷给我的
学习ERP的基础知识
Vapnik建立的一套机器学习理论,讲述了统计学习理论基础知识。由这套理论所引出的支持向量机对机器学习的理论界以及各个应用领域都有极大的贡献。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
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