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关于统计学习理论与支持向量机
- 关于统计学习理论与支持向量机- About statistical study theory and support vector machine
ZhangXuegong
- 对支持向量机和统计学习理论作了较系统的综述-on support vector machines and statistical learning theory made more systematic overview
OnStasticLearnAndSVM
- 自动化学报 关于统计学习理论与支持向量机 张学工 (清华大学自动化系, 智能技术与系统国家重点实验室 北京 100084)
@polynomial
- VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得出的结论跟实验结果相符.
IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMac
- 本论文将统计学习理论引入入侵检测领域，讨论了基于SVM方法的智能检测 策略，检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数，改进了SVM的 RBF核函数定义，使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法 来确定训练数据集规模，避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本 和重要样本提出了样本加权的思路，降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记 录的不同属性对检测结果贡献不一的事实，提出了特征选择与特征加权的方法， 进而得到一个更好的分类超平面，提高了检
svm
- SVM分类器的实现原码,SVM是一类基于统计学习理论的模式识别方法
statistical_learning_and_kernel_methods
- 《模式识别》统计学习理论及其核心方法讲座
statisticallearningtheory
- 基于统计学习理论的虹膜识别算法研究，构建了一个虹膜识别系统。是一篇博士论文
基于支持向量机的手写数字识别（小论文+matlab编程及结果）
- 支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。
SVM_toolbox01
- 支持向量机作为统计学习理论的实现方法，能很好地解决非线性和高维数问题，克服了神经网络方法收敛慢、解不稳定、推广性差的缺点，近年来得到了广泛地研究，在模式识别、信号处理、控制、通讯等方面得到了广泛地应用。-Support Vector Machine as the implementation of statistical learning theory approach, can be a good solution to the nonlinear and high dimension pro
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
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
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- 统计学习理论， 统计学习理论-Statistical learning theory, statistical learning theory, statistical learning theory
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- 统计学习理论的本质 统计学习理论的本质-The nature of statistical learning theory the nature of statistical learning theory the nature of statistical learning theory
statTheory
- Vapnic的统计学习理论，第一版和第二版-Vapnic statistical learning theory, first and second editions
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
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)