| ISBN/价格： | 978-7-121-25875-6:CNY99.00 |
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| 作品语种： | chi eng |
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| 出版国别： | CN 110000 |
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| 题名责任者项： | 统计学习理论/.(美)VladimirN.Vpnik著/.许健华，张学工译 |
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| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2015.4 |
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| 载体形态项： | 24,599页:;+26cm |
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| 丛编项： | 经典译丛·人工智能与智能系统 |
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| 提要文摘： | 统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论，属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴，其主要创立者是本书作者。统计学习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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| 并列题名： | Statistical learning theory eng |
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| 题名主题： | 统计学 教材 |
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| 中图分类： | C8 |
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| 个人名称等同： | Vapnik Vladimir N. 著 |
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| 个人名称次要： | 许健华 译 |
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| 个人名称次要： | 张学工 译 |
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| 记录来源： | CN LCTBU 20140618 |
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