统计学习理论的本质

译序

第二版前言

第一版前言

0 引论：学习问题研究的四个阶段

0.1 Rosenblatt的感知器（60年代）

0.1.1 感知器模型

0.1.2 对学习过程分析的开始

0.1.3 对学习过程的应用分析与理论分析

0.2 学习理论基础的创立（60-70年代）

0.2.1 经验风险最小化原则的理论

0.2.2 解决不适定问题的理论

0.2.3 密度估计的非参数方法

0.2.4 算法复杂度的思想

0.3 神经网络（80年代）

0.3.1 神经网络的思想

0.3.2 理论分析目标的简化

0.4 回到起点（90年代）

第一章 学习问题的表示

1.1 函数估计模型

1.2 风险最小化问题

1.3 三种主要的学习问题

1.3.1 模式识别

1.3.2 回归估计

1.3.3 密度估计（Fisher-wald表示）

1.4 学习问题的一般表示

1.5 经验风险最小化归纳原则

1.6 学习理论的四个部分

非正式推导和评述——1

1.7 解决学习问题的传统模式

1.7.1 密度估计问题（最大似然方法）

1.7.2 模式识别（判别分析）问题

1.7.3 回归估计模型

1.7.4 最大似然法的局限

1.8 密度估计的非参数方法

1.9　用有限数量信息解决问题的基本原则

1.10　基于经验数据的风险最小化模型

1.11　随机逼近期间

第二章 学习过程的一致性

2.1　传统性的一致性和非平凡一致性概念

2.2　学习理论的关键定理

2.3　一致双边收敛的充分必要条件

2.4　一致单边收敛的充分必要条件

2.5　不可证伪性理论

2.6　关于不可证伪性的这定理

2.7　学习理论的三个里程碑

非正式指导和评述——2

2.8　概率论和统计学的基本问题

2.9　估计概率测度的两种方式

2.10　概率测度的强方式估计与官度估计问题

2.11 Glivenko-Cantelli及其推广

2.12　归纳的数学理论

第三章 学习过程收敛速度的界

3.1　基本不等式

3.2　对实函数集的推广

……

第四章 控制学习过程的推广能力

第五章 模式识别的方法

第六章 函数估计的方法

第七章 统计学习理论中的直接方法

第八章 邻域风险最小化原则与SVM

第九章 结论：什么是学习理论中重要的？

参考文献及评述

索引

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