Vapnik经典之作The Nature Of Statistical Learning第二版

### Vapnik经典之作《统计学习理论的本质》第二版 #### 一、作品背景与作者简介 本书由统计学习理论领域的杰出学者弗拉基米尔·纳莫维奇·瓦普尼克（Vladimir N. Vapnik）撰写。瓦普尼克是统计学习理论的重要奠基人之一，他在该领域内的研究对机器学习、模式识别等多个学科产生了深远的影响。《统计学习理论的本质》作为瓦普尼克的经典著作，自第一版出版以来便受到了学术界的高度评价。 #### 二、内容简介 《统计学习理论的本质》第二版延续了第一版的核心理念，但在此基础上进行了全面的修订与补充，使之成为了一部更为完善的学术著作。本书共包含50幅插图，直观地帮助读者理解复杂的数学概念和理论。该书属于“工程学与信息科学统计系列”，涵盖了统计学习理论的基础知识、关键技术和应用实例等内容。 #### 三、作者及出版信息 - **作者**：弗拉基米尔·纳莫维奇·瓦普尼克 (Vladimir N. Vapnik)。瓦普尼克目前在AT&T实验室-研究部门工作，担任研究员职务。 - **联系信息**：vlad@research.att.com - **出版信息**：本书由Springer出版社出版，作为“工程学与信息科学统计”系列的一部分。 - **地址**：Springer出版社位于美国纽约第五大道175号，邮政编码10010。 - **版权信息**：本书版权所有，未经出版社书面许可不得翻译或复制。本书使用无酸纸印刷，以确保长期保存质量。 - **ISBN编号**：0-387-98780-0 - **出版年份**：1999年 #### 四、核心知识点概览 1. **统计学习理论基础**： - 本书首先介绍了统计学习理论的基本概念，包括概率论、统计推断等基础知识。 - 探讨了学习问题的定义及其在计算机科学中的应用。 2. **经验风险最小化原则**： - 讨论了如何通过最小化训练数据上的经验风险来选择模型。 - 分析了经验风险最小化原则的局限性和潜在问题。 3. **结构风险最小化原理**： - 提出了结构风险最小化的概念，旨在通过控制模型复杂度来平衡偏差与方差。 - 详细阐述了如何通过引入正则化项来实现这一目标。 4. **VC维理论**： - 介绍了VC维的概念及其在评估模型泛化能力方面的重要性。 - 讨论了VC维与模型复杂度之间的关系以及如何利用VC维理论进行模型选择。 5. **支持向量机(SVM)**： - 深入讲解了支持向量机的工作原理，包括最大间隔分类器的设计思想。 - 探讨了核技巧的应用，展示了如何将非线性可分问题转化为线性可分问题。 6. **泛化误差理论**： - 分析了泛化误差的来源及其与训练误差之间的关系。 - 讨论了如何估计泛化误差，并提出了一些减少泛化误差的方法。 7. **学习算法的选择**： - 探讨了不同学习算法的特点及其适用场景。 - 提供了选择合适学习算法的指导原则。 #### 五、书籍特色与价值 - **理论与实践结合**：本书不仅深入浅出地讲解了统计学习理论的基础知识，还提供了丰富的案例分析和实证研究，有助于读者更好地理解和应用这些理论。 - **跨学科视角**：通过融合数学、计算机科学和工程学等多个领域的知识，本书为读者提供了一个全面的视角来看待统计学习问题。 - **前沿研究成果**：作为该领域的经典之作，《统计学习理论的本质》汇集了瓦普尼克多年的研究成果，对于了解和支持向量机等先进技术的发展具有重要意义。 - **启发式教学方法**：书中采用大量的图表和实例来解释复杂的理论，使得抽象的概念变得易于理解。 《统计学习理论的本质》第二版是一部系统介绍统计学习理论的经典著作，无论是对于从事相关领域的研究人员还是希望深入了解该领域的学生来说，都是一本不可多得的学习资源。