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题名:
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统计学习理论 tong ji xue xi li lun / (美)Vladimir N. Vapnik著 , 许建华，张学工译 |
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ISBN:
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978-7-121-25875-6 价格： CNY99.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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24,559页 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 电子工业出版社 出版日期： 2015 |
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内容提要:
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本书分为学习和推广性理论、函数的支持向量估计、学习理论的统计学基础3个部分，包括处理学习问题的两种方法、概率测度估计与学习问题、经验风险最小化原则一致性的条件等内容。 |
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主题词:
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统计学 |
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中图分类法:
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C8 版次： 5 |
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主要责任者:
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瓦普尼克 wa pu ni ke |
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次要责任者:
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许建华 xu jian hua 译 |
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次要责任者:
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张学工 zhang xue gong 译 |
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责任者附注:
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Vladimir N. Vapnik, 2014年11月加盟Facebook的人工智能研究团队。从事计算机科学、理论与应用统计学研究。 |
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责任者附注:
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许建华, 2002年于清华大学模式识别与智能系统专业获博士学位。现任南京师范大学计算机科学与技术学院教授。主要从事机器学习、模式识别、神经网络、信号处理理论、算法及应用研究。 |
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责任者附注:
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张学工, 1994年于清华大学模式识别与智能系统专业获博士学位。现任清华大学自动化系教授。主要从事生物信息学、机器学习与模式识别理论、方法与应用研究。 |
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索书号:
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C8/1167 |