8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 17.98 руб.

Теория статистического обучения Владимир Н. Вапник (Владимир Н. Вавапник)

Цена: 1 361руб.    (¥75.66)
Артикул: 586508793858

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:陕西新华发行图书专营店
Адрес:Сычуань
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥135.622 439руб.
¥ 68.7 58.091 045руб.
¥86.081 548руб.
¥25.2454руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

Статистическая теория обучения

делать  К:Владимир Н. Вапник
Конечно  цена:99
Издательское агентство:Электронная промышленная пресса
Дата публикации:01 апреля 2015 г.
Страница  число:584
Пакет  рамка:Оплата в мягкой обложке
ISBN:9787121258756
Оглавление
●ВВЕДЕНИЕ: Проблемы и статистические проблемы. Стадия возрождения 0,7 Гливенко-Кантелли-Колмогоров Теория 0,8 Принцип минимизации структурных рисков. 1.2. Проблема минимализации. Проблема генерализации рисков. Оценка плотности и плотности состояния. 1.10 Решение проблемы задачи уравнения окончательного интеграции 1.11 Теорема Кливенко -Кантелли. Метод фиксированных задач A1.1 Решение задач по уравнению A1.2 Соответствующая задача Тихонова A1.3 Метод регуляризации Глава 2 Оценка измерения и обучения. Задача 2.1 Модель вероятности случайных экспериментов 2.2 Основные проблемы статистики 2.3 2.3 2.3 2.3. По оценкам, условия неизвестной сходимости в неизвестном измерении вероятности 2,4 Часть согласованности и продвижение теоремы Гльвенко-Кантелли. Риск риска минимизации риска оценки измерения вероятности консенсуса 2.6. Минимальный риск при условии оценочной части измерения вероятности - это буква лица 2.7 Оценка оценки измерения вероятности и вопросов сходимости и обучения Глава 3 Условия Принцип согласованности для минимизации принципов опыта риска 3.1. Классическое определение согласованности 3.2 Определение строгой (необычайной) согласованности 3.3 Процесс опыта 3.4 Теория обучения теории обучения Ключевая теорема (о теореме эквивалента) 3.5 Сертификат ключевой теоремы 3.6 Строгая согласованность предпочтительного подобного методу 3.7 Частота согласованного консенсуса для сходимости в адекватных условиях 3.8. Граничная функция устанавливает среднее значение общих необходимых условий 3.9 Неуграниченная функция устанавливает среднее значение консенсуса для сходимости на желаемых необходимых условиях 3.10 Проблема деления Канта. И Поппер не может псевдо -теория 3.11, непреднамеренно псевдо -теорема 3.12. Последовательный односторонний конвергентный опыт Модель наиболее модели: Оптимизм 4.3. Самая простая модель модели: Общая с 4.4. В основном неквалифицированная формула: Пессимистическая ситуация 4.5 Теорема 4.1. Доказательство теоремы 4.1 Доказательство 4.1 4.6 Основная перспектива: Общая ситуация 4.7 Теорема 4.2 Сертификат 4.8 Основной незачетный мир 4.9. VC Victoria 4.1 Теорема 4.3 Сертификат 4.11 Пример венчурного капитала Victoria в различных коллекциях функций 4.12 Обзоры промо -сферы учебной машины 4.13 Два ожидания ниже 4 частоты частоты образцов образцов образцов Глава 4 Приложение A4.1 A4.2 Проблема обучения A4 .2 Проблема обучения обучения на основе принципов ERM Риски A4.3 Верхняя граница A4.4 Оптимизм, минимальная стратегия преференциальных потерь в соответствии с A4.5 в рамках минимальной стратегии преференциальных потерь в соответствии с ситуацией с пессимизмом Глава 5 Потерянной функции потери потери 5.1 5.1 5.1 5.1 5.1 Самая простая модель: Пессимизм 5.2 Набор реальных функций реальных наборов функций емкость 5.3 Общая модель граница: Pessimum 5.4 Basic В отличие от 5.5 Общая сфера моделирования: Общая ситуация 5.6 Последовательные отношения 5.7 Царность неограниченной функции потери Функции восстания. 5.9 5.9 5.9 5.9 5.9 5.9 5.9 Выбор выборки и задача дикого значения 5.10 Основной результат Глава 6 Принцип принципа минимизации структурного риска принципа принципа минимизации Использование функций оценки косвенного измерения. На основе приближения функции распределения опыта. Подразделение оценки оценки функции распределения. Два отношения плотности на прямой линии 7.12 Вероятность вероятности состояния прямых условий Глава 8 Метод оценки функционального значения в данной точке 8.1, чтобы минимизировать общий риск общего риска. Два образца устанавливают сферу частоты частоты согласованных относительных отклонений 8.4. Последовательное относительное отклонение двух наборов образцов на двух наборах образцов 8.5 онлайн -кондиционирование -правила принятия решений. Значения функции индикатора индикатора 8.6 указывают на оценку данных значения значения значения функции. Вектор поддержки вектора поддержки второй части функции. № 1 Глава 9 Апостатич Метод 9.5 Наиболее оптимизированная теория 9.6 Нейронная сеть 0 ГЛАВА 0 ГЛАВА 0 Оценка, который, по оценкам, указывает на метод вектора поддержки функции 10.1 Оптимальная супер плоская 10.2 Непредсказуемая оптимальная супер плоская статистическая характеристика 10.4 Теорема теоремы 10.5 Вектор поддержки. Вектор. Структура 10.7 10.7 Примеры опорных векторных машин поддержки векторной машины 10.8 Проблема распознавания режима с использованием отрасли 10.9 Директор по поддержке Метод вектора 10.10 Многочисленная категория 10.11 Просмотр метода вектора поддержки 1 Главы 1 Оценка реальная функция вектор метод вектор вектор 11.1 Невиновная потеря Нет чувствительных потерь. 11.9 Поддержка вектора Метод уравнения линейного оператора 11.10 Стоматологический вектор. База данных 12.3 Расстояние расстояния 12.4 Вопрос о цифровом распознавании: база данных NIST 12.5 Будущая конкуренция 3 Функция 3 Функция, оценка возврата и обработка сигнала векторной машины 13.1 Выбор модели Задача 13.2 Структура Функции регуляризации 13.3 Функция метода поддержки вектор приближается вектор поддержки. Доказательство необходимости 14.7 Прошлые необходимые условия: Сертификат необходимости (продолжение) 5 Главы 5 Средняя точка концентрации стремления к конвергенции 15.1 ε Энтропия 15.2 Псевдо -NATIC По необходимости 15.6 Адекватная необходимость последовательной сходимости: достаточное доказательство 15.7 Теорема 15.1. Ссылка 6 Среднее значение односторонней сходимости односторонней сходимости в желаемых необходимых условиях 16.1 Введение 16.2 Предпочтение предпочтительно Теорема функции функции границы коридора (потенциал невозможна фальсифицировать теорему) 16.6 Необходимые условия 16.7.
Пунктирное содержание

краткое введение

Статистическое обучение - это общая теория использования данных опыта для машинного обучения.Основное содержание теории статистического обучения родилось в 1960 -х и 1970 -х годах. Эта книга среди них. Благодаря систематическому рассмотрению ограниченных образцов, теория статистического обучения имеет лучшую практичность по сравнению с традиционной теорией статистики, метод поддержки векторного машины, разработанный в соответствии с этой теорией, подготовлен к ее хорошим возможностям продвижения в рамках его ограниченной выборки.

об авторе

Владимир Н. Вапник

Сюй Цзяньхуа: В 2002 году он получил докторскую степень в области инженерии в идентификации модели и интеллектуальной системы Университета Университета Цинхуа.В настоящее время он является профессором Школы компьютерных наук и техники Нормального университета Нанкина.В основном участвуют в машинном обучении, распознавании режимов, нейронной сети, теории обработки сигналов, алгоритме и исследованиях приложений.Чжан Сюэгонг: В 1994 году он получил докторскую степень по технике инженерии в идентификации модели Университета Цинхуа и интеллектуальной системе.В настоящее время он является профессором кафедры автоматизации Университета Цинхуа.В основном участвуют в изучении биологической информации, машинного обучения и теории распознавания моделей, методов и исследований применения.