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18.465 统计学专题:统计学习理论

18.465 Topics in Statistics: Statistical Learning Theory
课程网址: http://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-465-topics-in-statistic...  
主讲教师: Dmitry Panchenko
开课单位: 麻省理工学院
开课时间: 2007-01-01
课程语种: 英语
中文简介:
本课程的主要目标是研究一些流行的机器学习算法的泛化能力,如升力,支持向量机和神经网络。主题包括Vapnik-Chervonenkis理论,产品空间中的浓度不等式,以及经验过程理论的其他元素。
课程简介: The main goal of this course is to study the generalization ability of a number of popular machine learning algorithms such as boosting, support vector machines and neural networks. Topics include Vapnik-Chervonenkis theory, concentration inequalities in product spaces, and other elements of empirical process theory.
关 键 词: 机器学习算法; 支持向量机; 神经网络; 维数理论; 积空间; 集中不等式; 经验过程理论
课程来源: 麻省理工学院公开课
最后编审: 2024-02-03:chenjy
阅读次数: 24