Learning Theory

小马哥
来自: 小马哥 (Atlanta) 2007-05-12 15:16:32创建   2012-03-28 23:08:00更新
Something related to the theory of inference science
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An Introduction to Computational Learning Theory
8.8 (21人评价)
作者: Michael J. Kearns / Umesh V. Vazirani
出版社: The MIT Press
出版年: 1994-8-15
评语：yeah, computational perspective, PAC is a dual of SLT
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Introduction to Statistical Pattern Recognition, Second Edition (Computer Science and Scientific Computing Series)
(7人评价)
作者: Keinosuke Fukunaga
出版社: Academic Press
出版年: 1990-10
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Estimation of Dependences Based on Empirical Data
(4人评价)
作者: Vladimir Vapnik
出版社: Springer
出版年: 2006-03-28
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A Probabilistic Theory of Pattern Recognition (Stochastic Modelling and Applied Probability)
(12人评价)
作者: Luc Devroye / Laszlo Györfi / Gabor Lugosi
出版社: Springer
出版年: 1996-04-04
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Learning with Kernels
9.8 (45人评价)
作者: Bernhard Schlkopf / Alexander J. Smola
出版社: The MIT Press
出版年: 2001-12-15
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The Elements of Statistical Learning
9.5 (154人评价)
作者: Trevor Hastie / Robert Tibshirani / Jerome Friedman
出版社: Springer
出版年: 2003-07-30
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Pattern Classification
8.8 (121人评价)
作者: Richard O. Duda / Peter E. Hart / David G. Stork
出版社: Wiley-Interscience
出版年: 2000-11
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Statistical Learning Theory
9.5 (37人评价)
作者: Vladimir N. Vapnik
出版社: Wiley-Interscience
出版年: 1998-9-30
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The Nature of Statistical Learning Theory
8.9 (32人评价)
作者: Vladimir Vapnik
出版社: Springer
出版年: 1999-11-19
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Neural Networks for Pattern Recognition
8.4 (42人评价)
作者: Christopher M. Bishop
出版社: Oxford University Press
出版年: 1996-1-18
评语：Bishop's classic instroduction to classification and NN, although a bit out dated
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