传统统计学习理论的发展和拓广——《不确定统计学习理论》书评

发布时间：2017-05-07 19:07

  本文关键词：传统统计学习理论的发展和拓广——《不确定统计学习理论》书评，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：正统计学习理论的基本内容诞生于20世纪60年代～70年代,是由Vapnik等人提出,到90年代中期发展较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视,现已被国内外相关领域学者认为是处理小样本学习问题的最佳理论。由于统计学习理论
【作者单位】： 哈尔滨工业大学管理学院;
【关键词】： 统计学习理论 不确定样本 机器学习 基本内容 学习问题 随机样本 拓广 随机集 小样本 中期发展
【分类号】：TP18-5
【正文快照】： 统计学习理论的基本内容诞生于20世纪60年代～70年代,是由Vapnik等人提出,到90年代中期发展较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视,现已被国内外相关领域学者认为是处理小样本学习问题的最佳理论。由于统计学习理论是基于概率和实随机样本的,该理论难以处理客观世界中大量存

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王素云;崔丽威;宫雷;曹苏娜;;SVM方法在滚动轴承故障诊断中的应用[J];西安文理学院学报(自然科学版);2011年03期

2 黄蔚;;浅析机器学习及其在教育中的应用[J];科技信息;2011年18期

3 刘征;孙汉卿;;机器学习在入侵检测中的应用[J];职业技术;2011年04期

4 徐栋;;机器学习在网络攻击检测中的应用[J];河南科技;2011年13期

5 郭金玲;樊东燕;;基于SVM的山西省旅游需求预测与分析[J];电脑开发与应用;2011年09期

6 赵玉鹏;;论机器学习[J];安阳工学院学报;2011年04期

7 陈可佳;;社会网络分析中的机器学习技术综述[J];南京邮电大学学报(自然科学版);2011年03期

8 陈时敏;韩心慧;;基于机器学习的网页木马识别方法研究[J];信息网络安全;2011年09期

9 段晓阳;马卉芳;韩志杰;王冠男;;无线传感器网络入侵检测系统研究综述[J];电脑知识与技术;2011年13期

10 仇颉;;基于机器学习的墙壁图样演化系统[J];微处理机;2011年03期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 宋普云;沈雪勤;吴清;;一种改进的SMO算法[A];第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C];2002年

2 晏庆华;;支持向量机算法综述[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集（二）[C];2008年

3 张钹;张铃;;统计学习理论及其应用[A];2001年中国智能自动化会议论文集（上册）[C];2001年

4 张国宣;孔锐;施泽生;郭立;;一种新的基于聚类的SVM迭代算法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

5 孙向东;黄日波;;运用SVMs原理预测蛋白质二级结构研究[A];广西微生物学会2003年学术年会论文集[C];2003年

6 刘斌;魏贤龙;李卓;;基于支持向量机的Widrow自适应滤波器[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年

7 林关成;李亚安;;基于ANN与SVM的分类和回归比较研究[A];2008’促进中西部发展声学学术交流会论文集[C];2008年

8 孟祥国;马军;段昕;;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[A];2006年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2006年

9 刘扬;苑新玲;刘杨;;基于粗糙变量的学习算法的研究[A];中国电子学会第十五届信息论学术年会暨第一届全国网络编码学术年会论文集（上册）[C];2008年

10 王然风;姚海生;;基于统计学习理论的选煤过程关键工艺参数智能软测量建模研究综述[A];2005年全国选煤学术会议论文集[C];2005年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 黎骊/文 [美] Tom M.Mitchell 著;机器学习与智能化社会[N];中国邮政报;2003年

2 本报记者 余建斌;机器学习与互联网搜索[N];人民日报;2011年

3 本报记者 张晔邋通讯员 李玮;周志华：永不墨守成规[N];科技日报;2008年

4 记者 何边;网络化激活人工智能[N];计算机世界;2001年

5 何清 史忠植 王伟;搜索引擎的前沿技术[N];计算机世界;2006年

6 傅秋瑛;默默耕耘数十载 自主创新结硕果[N];科技日报;2006年

7 王育昕邋吴红梅;高水平原创性科技成果大量涌现[N];新华日报;2008年

8 杰逊;微软的第一个搜索技术掌门[N];中国计算机报;2006年

9 阮光尘邋朱元春;多层构建邮件免疫机能[N];中国计算机报;2007年

10 上海交通大学APEX数据和知识管理实验室 王昊奋邋俞勇;语义Web推动下一代搜索[N];计算机世界;2007年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年

2 徐海祥;基于支持向量机方法的图像分割与目标分类[D];华中科技大学;2005年

3 王磊;支持向量机学习算法的若干问题研究[D];电子科技大学;2007年

4 周绮凤;基于支持向量机的若干分类问题研究[D];厦门大学;2007年

5 蒋刚;核机器学习方法若干问题研究[D];西南交通大学;2006年

6 王国胜;支持向量机的理论与算法研究[D];北京邮电大学;2008年

7 武国正;支持向量机在湖泊富营养化评价及水质预测中的应用研究[D];内蒙古农业大学;2008年

8 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年

9 何洁月;面向蛋白质结构预测的计算生物学技术研究[D];东南大学;2006年

10 郭新辰;最小二乘支持向量机算法及应用研究[D];吉林大学;2008年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张昕;基于SVM方法的医学图像分类研究[D];浙江大学;2006年

2 赵莹;基于向量投影的支持向量机增量学习算法[D];哈尔滨工程大学;2007年

3 刘森华;基于SVM的数据挖掘技术研究[D];长春理工大学;2009年

4 陈琳琳;基于遗传参数优化的模糊支持向量多类分类机及应用[D];重庆师范大学;2009年

5 王海洋;基于SVM的分段贪婪算法研究[D];西安科技大学;2009年

6 张雪峰;最小二乘与最小二乘支撑向量机[D];电子科技大学;2007年

7 杨显飞;基于边界向量预选的支持向量机算法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年

8 孙晓静;两种乘积空间上的统计学习理论基础[D];河北大学;2012年

9 陈栋梁;支持向量机训练算法研究[D];合肥工业大学;2007年

10 张勇实;基于聚类的增量支持向量机动态构造方法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年

  本文关键词：传统统计学习理论的发展和拓广——《不确定统计学习理论》书评，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：350416