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Statistical Learning Theory

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作者
Yuhai Wu,Vladimir Vapnik
出处
期刊:Technometrics [Taylor & Francis]
卷期号:41 (4): 377-377 被引量:6720
标识
DOI:10.2307/1271368
摘要

A comprehensive look at learning and generalization theory. The statistical theory of learning and generalization concerns the problem of choosing desired functions on the basis of empirical data. Highly applicable to a variety of computer science and robotics fields, this book offers lucid coverage of the theory as a whole. Presenting a method for determining the necessary and sufficient conditions for consistency of learning process, the author covers function estimates from small data pools, applying these estimations to real-life problems, and much more.
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