对于其经典就不多说了,对我目前而言,重点在于其讲述的学习理论。
机器学习作为学习理论的一个具化来理解,更立体的角度来观察学习机器学习理论。
- 传统统计学在机器学习问题种起着基础性的作用,主要研究的是渐近理论,即当样本趋向于无穷多时的统计性质。
- 统计学习理论,在20世纪70年代就已经建立了基本体系,它系统的研究了机器学习的问题,尤其是在有限样本情况下的统计学习问题。90年代,这一理论框架下出现(支持向量机)SVM这一新的通用机器学习方法。
- 统计学习理论的一个基本特点:希望通过严格的数学推理找到机器学习问题的关键所在。
- 没有什么比一个好的理论更实用了
统计学习理论,不是机器学习。是一个比机器学习更基础的理论体系
《统计学习理论的本质》
2000.9.1
清华大学出版社