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统计学习的理论是研究利用经验数据进行机器学习的的一种一般理论,属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交衩与结合的范畴,其主要创立者是本书作者。统计学习的理论基本内容诞生于20世纪60~70年代,到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习的界的广泛重视,其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中,本书即是其中一部,另一部是《统计学习的理论的本质》。由于较系统地考虑了有限样本的情况,统计学习的理论与传统统计学理论相比有更好的实用性,在该理论下发展出的支持向量机方法以其有限样本下良好的推广能力而备受重视。
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统计学习理论 作者Vladimir N. Vapnik是统计学习理论的创始人,本书也是该领域的经典著作
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