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統計學習理論

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Vladimir N. Vapnik
電子工業齣版社
2015-4-1
584
CNY 99.00
平裝
經典譯叢·人工智能與智能係統
9787121258756

圖書標籤: 機器學習  統計學習  數學  統計學  算法  學習理論  計算機  人工智能   


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发表于2024-05-18

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用戶評價

評分

這本書確實很難,至少需要懂很多數學。但是嚴格來說,它又沒有超齣數學係大三的內容...用的最難的數學,應該就是泛函分析吧!對於隻學過微積分,綫性代數和初等概率論,一點復變函數和數理方程的人來說,真是天書一本。為此我花瞭一年先學瞭部分實分析,拓撲學以及泛函分析的內容,終於拾起瞭這本神書,粗略看完之後,再看機器學習之類的文獻,就開始輕鬆爽快多瞭,這也堅定瞭我繼續讀博的念頭。學習知識本身是一個痛苦的過程,痛苦過後,享盡的便是無限的快樂~

評分

證明非常難

評分

證明非常難

評分

證明非常難

評分

統計學習理論與統計學習理論的本質一起讀,用瞭差不多10多天的時間,部分證明很多都跳過,但大概看過並不難理解。 書中的思路很清晰,而且很對稱很完美,終於令我對學習理論有瞭新的理解,廓然一心的感覺,真心不錯。

讀後感

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

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