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统计学习理论基础
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全书共包含18个章节,从概率密度、贝叶斯决策理论引入样本学习的基本概念,进而介绍了近邻域学习、核学习及神经网络学习,在此基础上探讨了PCA学习、VC维概念、函数估计问题等,后重点介绍了非常实用的支持向量机SVM及Boosting方法。各章均包含小结、附录、习题及参考资料,非常适合于大专院校计算机及电气工程类硕博士研究生及高年级学生作为教学参考书。
桑吉夫·库尔卡尼(Sanjeev Kulkami)博士是普林斯顿大学电气工程系教授,同时也在运筹学与金融工程系及哲学系担任教职。Kulkami博士在统计模式识别、参数估计、机器学习、信息论等领域发表了大量论文及专著,他是IEEE院士、曾荣获2007年度普林斯顿大学校长杰出教学成果奖。 吉尔伯特·哈曼(Gilbert Harman)博士被评为普林斯顿大学哲学系”詹姆斯麦克唐奈杰出教授”,同时也是认知科学协会高级研究员,他在伦理学、统计学习理论、推理心理学和逻辑学等研究领域发表了五十余篇论文。
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