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statistical_learning_and_kernel_methods
- 《模式识别》统计学习理论及其核心方法讲座
ABookAboutStatistics
- 是一本很好的讲解统计理论模式识别知识的书籍。理论深度很深。适合数学专业的学生深入学习。-Are a very good knowledge on the statistical theory of pattern recognition books. Theoretical depth deep. Math for students studying in depth.
e1071_1.5-19.tar
- 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是建立在统计学习理论的基础上较新的分类方法，有相对好的泛化能力，是目前最热门的分类方法之一。R的"e1071" 包提供了做SVM的函数-Support Vector Machine e1071
slt-and-SVM
- 统计学习理论和SVM(支持向量机).ppt统计学习理论和SVM(支持向量机).ppt-Statistical learning theory and SVM (support vector machine). Ppt statistical learning theory and SVM (support vector machine). Ppt
staticlearningwithekernelmethods
- 统计学习理论是建立在一套较坚实的理论基础之上的，为解决有限样本学习问题提供了 一个统一的框架。它能将很多现有方法纳入其中，有望帮助解决许多原来难以解决的问题（比 如神经网络结构及参数选择问题）；同时。在这一理论基础上发展了一种新的通用学习方法： 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。它己表现出很多优秀的性能，并已经成为当 今机器学习领域的研究热点。-Statistical learning theory is based on a more soli
yujiangshe
- 北大于江生教授关于机器学习入门介绍的三个PPT（pdf格式）：机器学习的基础：概率理论体系、机器学习概述、统计学习理论概述。共42页。-Peking University Professor Yu Jiangsheng on Machine Learning 3 PPT (pdf format): Machine Learning Foundations: probability theory, systems, machine learning overview, an overview of
svm
- 统计学习理论中提出的支撑向量机回归(SVR)遵循了结构风险最小化原则,从而避免了一味追求经验风险最小化带来的弊端-Statistical learning theory proposed by the support vector machine regression (SVR) to follow the structural risk minimization principle, thus avoiding the blind pursuit of Empirical Risk Minim
Statistical-Learning-Theory-Vapnik
- 统计学习理论 Vapnik 本书是对统计学习理论和支持向量机方法的全面、系统、详尽的阐述，是各领域中研究和应用机器学习理论与方法的科研工作者和研究生的重要参考资料。-Statistical learning theory Vapnik book of statistical learning theory and support vector machine method of comprehensive, systematic and detailed exposition of the
Statistical-Learning-Theory
- 资料中含有统计学习理论和支持向量机的多篇论文-With statistical learning theory and support vector machines papers
An-Introduction-to-SVM
- 支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法，该算法在文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学等领域中获得了较好的应用。本书是SVM的权威参考书。-Support Vector Machine (SVM) is a new learning algorithm developed on the basis of statistical learning theory, the algorithm to obtain a better application in the
Computational-learning-theory
- wikipedia机器学习迷你书：《Computational learning theory》（计算学习理论） 比较理论，汇集了统计学习理论，VC理论，PAC学习，稳定性，在线学习与分布式学习等基本概念。顺各条参考文献可更深入学习。-wikipedia machine learning mini book: Computational learning theory (calculated learning theory) comparison theory, a collection o
2012.李航.统计学习方法
- 机器学习算法，介绍各种机器学习算法，理论公式推导等等(Machine Learning Algorithms, Introduction to Various Machine Learning Algorithms, Derivation of Theoretical Formulas, and More)
2013.统计学习导论_基于R应用
- R语言实战，统计学习导论基于R语言的应用！有理论，有应用，有代码示例(R language code and examples concerning statistics etc)
贝叶斯方法 -概率编程与贝叶斯推断 zip
- Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers是一本写给开发者的关于贝叶斯方法和概率问题的免费开源书。贝叶斯方法的用途十分广泛，在经济学上能找出一堆的例子。而在IT行业，机器学习是非常典型的一个应用。而机器学习也是本书作者写本书的一个重要的理由。 本书选择了Python作为编程语言，这一点都不奇怪，Python在科研和数据分析上的应用是非常方便和普遍的，比如大名鼎鼎的Numpy等。作者在本书中使用另一个库PyMC，它依赖