目录
引论：归纳和统计推理问题
第一部分 学习和推广性理论
第1章 处理学习问题的两种方法
第1章附录 解不适定问题的方法
第2章 概率测度估计与学习问题
第3章 经验风险最小化原则一致性的条件
第4章 指示损失函数风险的界
第4章附录 关于ERM原则风险的下界
第5章 实损失函数风险的界
第6章 结构风险最小化原则
第6章附录 基于间接测量的函数估计
第7章 随机不适定问题
第8章 估计给定点上的函数值
第二部分 函数的支持向量估计
……
第三部分 学习理论的统计学基础
……
注释与参考文献评述
参考文献
中英文术语对照表
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