基于再生核的机器学习方法
删除本页内容作者:孙建成，戴利云著
关键词:机器学习
页数:136
出版社: 南昌：江西高校出版社
出版日期:2015.11
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图书简介
机器学习是人工智能的一个重要分支，本书主要研究如何构建有效的学习方法，使之通过学习获得蕴藏在观测样本中的规律，然后利用这些规律对未来样本进行分析和预测。具体内容包括：再生核及再生核Hilbert空间理论；统计学习理论简介；支持向量机和正则化网络；表现定理和一致逼近核；可细化核及细化核方法；可再生Hilbert空间上基于采样的最佳重构；可再生核Banach空间。
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诉讼案号：（2022）川01民初4401，（2022）川01民初4403，（2022）川01民初4403，（2022）川0191民初19351号，（2022）川0191民初19594号，（2022）川0191民初20457号，（2022）川0191民初20459号，（2023）川知民终373号，（2023）川知民终374号，（2023）川知民终375号，
（2024）川0191民初15977号，（2024）川0191民初15979号，（2024）川0191民初15980号，（2024）川0191民初15981号，（2024）川0191民初15982号
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