文献类型:专著 浏览次数:9
  • 题名:统计学习理论基础
  • 责任者:(美)桑吉夫·库尔卡尼(Sanjeev Kulkarni),(美)吉尔伯特·哈曼(Gilbert Harman)著
  • 出版社机械工业出版社
  • 出版年:2017
  • ISBN:978-7-111-55522-3
  • 定价:43.00
  • 载体形态项:169页 24cm
  • 个人责任者:库尔卡尼著、哈曼著、肖忠祥译
  • 学科主题:统计学
  • 中图法分类号:C8
  • 提要文摘附注:本书共包含十八章,从概率密度、贝叶斯决策理论引入样本学习的基本概念,进而介绍了最近邻域学习、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,最后重点介绍了非常实用的支持向量机(SVM)及Boosting方法。
  • 统一资源定位(URL):
总体评价(共0票) 评价
索书号 条码号 年卷期 馆藏地 排架号 书刊状态 流通状态

书籍封面

相关资源

图书馆微博二维码

图书馆微信公众号二维码