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最新的支持向量机工具箱，有了它会很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, \"The Nature of Statistical Learning Theory\", Springer-Verl
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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
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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
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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
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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
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The support vector machine (SVM) is a novel type of learning machine based on statistical learning theory
that can map a nonlinear function successfully. As a battery is a nonlinear system, it is difficult to establish
the relationship between th
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《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》的全彩英文版，人工智能机器学习领域的必读书目，此版本为最新的第三次排版，很有价值-<The elements of statistical learning:Data mining,inference,and prediction>,color edition,the must-own book in the area of AI/Machine Learning,and it s the latest edition of publishmen
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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
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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
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统计学习工具箱，里面含有：图中相关算法，神经网络，支持向量机以及遗传算法等很多的统计学习算法。-Statistical Learning Toolbox
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一个非常经典的核统计学习工具箱。集成了kpca,ksri等。具有分类和回归双重功能-A very classic nuclear statistical learning toolbox. Integrated kpca, kdr, ksri and so on. Classification and regression with a dual function.
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斯坦福大学统计系的Trevor Hastie等编写的一本统计学习基础，关于数据挖掘，推理，预测的机器学习的书。这是第二版的，与第二版有很多新增的内容，在作者主页上下的，书在网上太贵了，买不起的，可看看电子版-Written by Trevor Hastie, Stanford University Department of Statistics, a statistical study based on data mining, reasoning, machine learning pred
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人工智能的数学基础理论（统计学习），全面介绍了有关数据挖掘、机器学习和模式识别的内容。-Mathematical foundations of artificial intelligence theory (statistical learning), a comprehensive introduction about data mining, machine learning and pattern recognition content.
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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
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一篇机器学习综述，总结了当前机器学习研究的几个方向，并以统计机器学习为重点梳理了几个核心原则。-A document about Machine Learning, focus on Statistic Learning, including four important principle.
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经典的书，李航讲的统计学习方法，里面主要涉及监督学习方法，感知机、K邻近法、决策树、支持向量机等-Classic book, statistical learning methods Li Hang speak, which is mainly involved in supervised learning method, Perceptron, K neighboring France, decision trees, support vector machine
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This book describes the important ideas in these areas in a common conceptual framework. While the approach is statistical, the emphasis is on concepts rather than mathematics. Many examples are given, with a liberal use of color graphics. It is a va
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《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。(The statistical learning method is an important subject in the field of computer and its application.)
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统计学的介绍，入门书是一门人工智能必须看的数学书，看完之后，可以豁然开朗(Statistical introduction, Primer is an artificial intelligence must see the mathematical book, after reading, you can suddenly)
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statistical learning source code
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