本书是清华大学自动化教材,主要讨论统计模式识别理论和方法,包括了贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、近邻规则、经验风险最小化、特征提取和选择、聚类分析、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法，以及统计学习理论和支持向量机等内容，还介绍了模式识别在人脸识别、说话人语音识别及字符识别等中的应用实例。
上传时间： 2014-01-04
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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)
上传时间： 2014-01-03
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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.
上传时间： 2013-12-01
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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
上传时间： 2013-12-24
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《模式识别》统计学习理论及其核心方法讲座
上传时间： 2013-12-21
上传用户：royzhangsz
统计学习理论基础介绍，包括vc维和结构风险最小化的介绍
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上传时间： 2013-12-03
上传用户：helmos
对舰空导弹拦截反舰导弹作战过程进行分 析,然后应用离散事件仿真理论,通过实体流图法建立仿真模型,采用事件调度法推进仿真时钟前进,使用概率统计方法对 仿真结果进行处理并得出结论。
上传时间： 2017-01-31
上传用户：gonuiln
本文主要讲了统计学习理论的本质，对学习支持向量机的学习有很大帮助。
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上传时间： 2014-02-01
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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。
上传时间： 2017-04-01
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用格拉布斯坏值提出理论于剔除统计样本样本中坏值，将好值和坏值分开
标签： 样本
上传时间： 2017-06-08
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