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
发现时间:2023年3月27日 18:43
用户须知：
1.如果要找《基于再生核的机器学习方法》，可以尝试去图书馆。
2.本页面内容来自于http://m.5read.com/。
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。
机器学习
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