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Statistical Learning Theory [Hardcover] [1998] Vapnik, Vlad
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Artikelmerkmale
- Artikelzustand
- Book Title
- Statistical Learning Theory [Hardcover] [1998] Vapnik, Vlad
- ISBN
- 9780471030034
Über dieses Produkt
Product Identifiers
Publisher
Wiley & Sons, Incorporated, John
ISBN-10
0471030031
ISBN-13
9780471030034
eBay Product ID (ePID)
625198
Product Key Features
Number of Pages
768 Pages
Language
English
Publication Name
Statistical Learning Theory
Subject
Probability & Statistics / General
Publication Year
1998
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics
Series
Adaptive and Cognitive Dynamic Systems: Signal Processing, Learning, Communications and Control Ser.
Format
Hardcover
Dimensions
Item Height
1.4 in
Item Weight
42.8 Oz
Item Length
9.5 in
Item Width
6.4 in
Additional Product Features
Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
97-037075
Dewey Edition
21
Series Volume Number
2
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
006.4
Table Of Content
Preface xxi Introduction: The Problem of induction and Statistical inference 1 I Theory of learning and generation 1 Two Approches to the learnig problem 19 Appendix to chapter 1: Methods for solving III-posed problems 51 2 Estimation of the probability Measure and problem of learning 59 3 Conditions for Consistency of Empirical Risk Minimization Principal 79 4 Bounds on the Risk for indicator Loss Functions 121 Appendix to Chapter 4: Lower Bounds on the Risk of the ERM Principle 169 5 Bounds on the Risk for Real-valued loss functions 183 6 The structural Risk Minimization Principle 219 Appendix to chapter 6: Estimating Functions on the basis of indirect measurements 271 7 stochastic III-posed problems 293 8 Estimating the values of Function at given points 339 II Support Vector Estimation of Functions 9 Perceptions and their Generalizations 375 10 The Support Vector Method for Estimating Indicator functions 401 11 The Support Vector Method for Estimating Real-Valued functions 443 12 SV Machines for pattern Recognition 493 13 SV Machines for Function Approximations, Regression Estimation, and Signal Processing 521 III Statistical Foundation of Learning Theory 14 Necessary and Sufficient Conditions for Uniform Convergence of Frequencies to their Probabilities 571 15 Necessary and Sufficient Conditions for Uniform Convergence of Means to their Expectations 597 16 Necessary and Sufficient Conditions for Uniform One-sided Convergence of Means to their Expectations 629 Comments and Bibliographical Remarks 681 References 723 Index 733
Synopsis
This book is devoted to the statistical theory of learning and generalization, that is, the problem of choosing the desired function on the basis of empirical data. The author will present the whole picture of learning and generalization theory. Learning theory has applications in many fields, such as psychology, education and computer science., Dieses Buch widmet sich der statistischen Theorie des Lernens und der Verallgemeinerung - das hei t, dem Problem der Auswahl der gewünschten Funktion auf der Basis empirischen Datenmaterials. Anwendung findet die Theorie auf vielen verschiedenen Gebieten - in neuronalen Netzwerken, Fuzzy-Logic-Systemen und künstlicher Intelligenz - beispielsweise in der Psychologie und der Informationswissenschaft. (8/98), 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.
LC Classification Number
Q325.7.V38 1998
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