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THE NATURE OF STATISTICAL LEARNING THEORY

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Détails sur le produit

Relié: 208 pages

Editeur : Springer-Verlag New York Inc.; Édition : 1995. Corr. 2nd Printing ed. (1 juin 1999)

Langue : Anglais

ISBN-10: 0387945598

ISBN-13: 978-0387945590

Dimensions du produit:

1,9 x 17,1 x 24,8 cm

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If you are studying statistical machine learning, You should have this book.

Wordy, but a good text to get good (personal) insights of Vapnik.A must-have for anyone working on statistical learning.

I am relatively new to statistical learning theory, though with a solid background in supporting theories and a Master's in Engineering. I found the text readable. I appreciate the historical perspective and the development of concepts by the author. I was generally able to grasp Vapnick's theories and explanations, though often after rereading passages many times.Simple examples would significantly aid the readability and understandability of the text - akin to the way we teach our children. We don't describe all the attributes of a rabbit, we point to a picture of a rabbit and say "bunny". After two or three examples of this my children know the abstract concept of a rabbit (without me having to describe a small, four legged creature with long ears, etc. and then answering the inevitable question of "What's four legged creature mean daddy?"). Particularly with a text about learning theory, one would think it would be full of such examples - at least from a pedagogical point of view.Initially, I didn't mind Vapnick's editorializing, but after a while I find it annoying - I'm sure he didn't single-handedly invent the entire field of statistical learning theory, but he sure doesn't miss any opportunities to tell the reader that he believes he has.

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This is a very readable book by an authority on this subject. The book starts with the statistical learning theory, pioneered by the author and co-worker's work, and gradually leads to the path of discovery of support vector machines. An excellent and distinctive property of support vector machines is that they are robust to small data perturbation and have good generalization ability with function complexity being controlled by VC dimension. The treatment of nonlinear kernel classification and regression is given for the first time in the first edition. The 2nd edition includes significant updates including a separate chapter on support vector regression as well as a section on logistic regression using the support vector approach. Most computations involved in this book can be implemented using a quadratic programming package. The connections of support vector machines to traditional statistical modeling such as kernel density and regression and model selection are also discussed. Thus, this book will be an excellent starting point for learning support vector machines.

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