李航《统计学习方法》PPT.zip

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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量实现对推广能力的控制。

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《统计学习方法》第2版-清华大学PPT课件完整版

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The aim of this book is to discuss the fundamental ideas which lie behind the statistical theory of learning and generalization. It considers learning as a general problem of function estimation based on empirical data. Omitting proofs and technical details, the author concentrates on discussing the main results of learning theory and their connections to fundamental problems in statistics. This second edition contains three new chapters devoted to further development of the learning theory and SVM techniques. Written in a readable and concise style, the book is intended for statisticians, mathematicians, physicists, and computer scientists.

介绍了SVM的理论基础和它的多种主要算法及这些算法的利弊与发展现状，并介绍了SVM在现实生活中的应用原理及应用现状。最后分析了SVM在发展中的不足之处，指出了其研究方向及前景，并提出在分布式支持向量机这个方向上可以进行更深层次的研究。