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Stata统计分析与行业应用案例详解(第2版)

作者:张甜、李爽

出版社:清华大学出版社

ISBN:9787302481638

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关于统计学习理论与支持向量机 评分:

模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题, 现有方法的重 要基础是传统的统计学, 前提是有足够多样本, 当样本数目有限时难以取得理想的效果. 统计 学习理论(SL T) 是由V apnik 等人提出的一种小样本统计理论, 着重研究在小样本情况下的 统计规律及学习方法性质. SL T 为机器学习问题建立了一个较好的理论框架, 也发展了一种 新的通用学习算法——支持向量机(SVM ) , 能够较好的解决小样本学习问题. 目前, SL T 和 SVM 已成为国际上机器学习领域新的研究热点. 本文是一篇综述, 旨在介绍SL T 和SVM 的 基本思想、特点和研究发展现状, 以引起国内学者的进一步关注.

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上传时间:2009-11 大小:501KB
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