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（美）Vladimir N. Vapnik著；张学工译2000 年出版226 页ISBN：730203964X
本书介绍了统计学习理论和支持向量机的关键思想、结论和方法，以及该领域的最新进展。统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论，是传统统计学的重要发展和补充。其核心思想是通过控制学习机器的容...
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（美）桑吉夫·库尔卡尼（Sanjeev Kulkarni），（美）吉尔伯特·哈曼（Gilbert Harman）著2017 年出版169 页ISBN：9787111555223
全书共包含18个章节，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...
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夏小珍译；钱慧春责任编辑；（日）加藤靖庆2019 年出版232 页ISBN：9787520708715
本书稿由思考领导力的角度、从日本式经营学习领导力、向松下幸之助学习领导力、向稻盛和夫学习领导力、实践版磨砺领导力等五章构成，逻辑性严谨，系统阐释“领导力的本质”这一概念，深入讲述松下幸之助与稻盛和...
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（美）瓦普尼克著2015 年出版560 页ISBN：9787121258756
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...
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（美）VladimirN.Vapnik著；许建华，张学工译2009 年出版559 页ISBN：9787121083723
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的作者Vladimir N.Vapnik。统计学习理论的基本内容诞生于20世纪60～7...
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（美）瓦普尼克（Vladimir N. Vapnik）著；许建华，张学工译2004 年出版559 页ISBN：7120000500
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的作者Vladimir N. Vapnik。统计学习理论的基本内容诞生于20世纪60...
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哈明虎等著2010 年出版185 页ISBN：9787030277879
本书较系统地论述了非可加测度（概率）空间上基于不确定样本的统计学习理论与概率空间上基于不确定样本的统计学习理论（统一简称“不确定统计学习理论”）。本书的内容包括：Sugeno测度空间、可能性测度空间、拟概率...
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张昌法编1984 年出版290 页ISBN：4043·1031
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张昌法编著1991 年出版431 页ISBN：7113010407
