关键定理论文

论文摘要统计学习理论是目前公认的小样本统计估计(预测)和学习的最佳理论,但是它是建立在概率空间上基于实随机样本的,难以处理基于模糊复随机样本的统计学习问题。本文讨论了模糊复随机...

论文摘要建立在概率空间上基于随机样本的统计学习理论是目前处理小样本统计学习问题的最佳理论,并已成为继神经网络之后机器学习领域新的研究热点.但是,该理论难以处理现实世界中客观存在...

论文摘要统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论,是传统统计学的重要补充和发展,它为研究有限样本情况下机器学习的理论和方法提供了理论框架,并已成为继神经网络之后机器学...

论文摘要统计学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界两部分内容为支持向量机等应用性研究提供了理论依据，因此在统计学习理论中起着非常重要的作用。考虑到现实世界的不确定性，本文...

论文摘要统计学习理论（SLT）是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,但是该理论是在概率空间上建立起来的。本文对比概率空间更广的一类非可加测度空间-Sugeno空间上的统...