统计理论
统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论,属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴,其主要创立者是本书的作者Vladimir N. Vapnik。统计学习理论的基本内容诞生于20世纪60~70年代,到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视,其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中,本书即是其中一部,另一部是“The Nature of Statistical Learning Theory”(《统计学习理论的本质》)。
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