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[美] Vladimir N.Vapnik（弗拉基米尔 N.瓦普尼克） 著，许建华，张学工 译

图书标签:

• 统计学习
• 机器学习
• 理论基础
• 模式识别
• 数据挖掘
• 监督学习
• 无监督学习
• 半监督学习
• 模型选择
• 泛化能力

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121258756

版次：1

商品编码：11685599

包装：平装

丛书名： 经典译丛·人工智能与智能系统

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：584

正文语种：中文

内容简介

　　统计学习理论是研究利用经验数据进行机器学习的一种一般理论，属于计算机科学、模式识别和应用统计学相交叉与结合的范畴，其主要创立者是本书作者。统计学习理论基本内容诞生于20世纪60~70年代，到90年代中期发展到比较成熟并受到世界机器学习界的广泛重视，其核心内容反映在Vapnik的两部重要著作中，本书即是其中一部，另一部是《统计学习理论的本质》。 由于较系统地考虑了有限样本的情况，统计学习理论与传统统计学理论相比有更好的实用性，在该理论下发展出的支持向量机方法以其有限样本下良好的推广能力而备受重视。

作者简介

　　许建华，2002年于清华大学模式识别与智能系统专业获工学博士学位。现任南京师范大学计算机科学与技术学院教授。主要从事机器学习、模式识别、神经网络、信号处理理论、算法及应用研究。

　　张学工，1994年于清华大学模式识别与智能系统专业获工学博士学位。现任清华大学自动化系教授。主要从事生物信息学、机器学习与模式识别理论、方法与应用研究。

目录

引论：归纳和统计推理问题．
0．1 统计学中的学习理论体系
0．2 统计推理的两种方法：特殊方法(参数推理)和通用方法(非参数推理)
0．3 参数方法的体系
0．4 参数体系的缺点
0．5 经典体系后的发展
0．6 复兴阶段
0．7 Glivenko-Cantelli-Kolmogorov理论的推广
0．8 结构风险最小化原则
0．9 小样本集推理的主要原则
0．10 本书的要点
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
1．1 基于实例学习的一般模型
1．2 最小化经验数据风险泛函的问题
1．3 模式识别问题
1．4 回归估计问题
1．5 解释间接测量结果的问题
1．6 密度估计问题(Fisher-Wald表达)
1．7 基于经验数据最小化风险泛函的归纳原则

1．8 解函数估计问题的经典方法
1．9 随机对象的识别：密度和条件密度估计
1．10 解近似确定性积分方程的问题
1．11 Clivenko-Cantelli定理
1．12 不适定问题
1．13 学习理论的结构
第1章附录 解不适定问题的方法
A1．1 解算子方程问题
A1．2 Tikhonov意义下的适定问题
A1．3 正则化方法
第2章 概率测度估计与学习问题
2．1 随机实验的概率模型
2．2 统计学的基本问题
2．3 估计一致收敛于未知概率测度的条件
2．4 部分一致收敛性和Glivenko-Cantelli定理的推广
2．5 在概率测度估计一致收敛的条件下最小化风险泛函
2．6 在概率测度估计部分一致收敛的条件下最小化风险泛函
2．7 关于概率测度估计收敛方式和学习问题表达的评述
第3章 经验风险最小化原则一致性的条件
3．1 一致性的经典定义
3．2 严格(非平凡)一致性的定义
3．3 经验过程
3．4 学习理论的关键定理(关于等价性的定理)
3．5 关键定理的证明
3．6 最大似然方法的严格一致性
3．7 频率一致收敛于概率的充分必要条件
3．8 有界实函数集均值一致收敛于期望的充分必要条件
3．9 界函数集均值一致收敛于期望的充分必要条件
3．10 Kant的划分问题和Popper的不可证伪学说
3．11 不可证伪性定理
3．12 一致单边收敛性经验风险最小化原则和一致性的条件
3．13 学习理论的三个里程碑
第4章 指示损失函数风险的界
4．1 最简单模型的界：悲观情况
4．2 最简单模型的界：乐观情况
4．3 最简单模型的界：一般情况
4．4 基本不等式：悲观情况
4．5 定理4．1的证明
4．6 基本不等式：一般情况
4．7 定理4．2的证明
4．8 主要的非构造性的界
4．9 VC维
4．10 定理4．3的证明
4．11 不同函数集的VC维的例子
4．12 关于学习机器推广能力的界的评述
4．13 两个等分样本子集上频率差的界
第4章附录 关于ERM原则风险的下界
A4．1 统计推理中的两种策略
A4．2 学习问题的最小最大损失策略
A4．3 经验风险最小化原则的最大损失的上界
A4．4 乐观情形下最小最大损失策略的下界
A4．5 悲观情形下最小最大损失策略的下界
第5章 实损失函数风险的界
5．1 最简单模型的界：悲观情形
5．2 实函数集的容量
5．3 一般模型的界：悲观情形
5．4 基本不等式
5．5 一般模型的界：普遍情形
5．6 一致相对收敛的界
5．7 界损失函数集中风险最小化问题的先验信息
5．8 界非负函数集的风险的界
5．9 样本选择与野值问题
5．10 界理论的主要结果
第6章 结构风险最小化原则
6．1 结构风险最小化归纳原则的构架
6．2 最小描述长度和结构风险最小化归纳原则
6．3 结构风险最小化原则的一致性与关于收敛速率的渐近界
6．4 回归估计问题的界
6．5 函数逼近问题
6．6 局部风险最小化问题
第6章 附录 基于间接测量的函数估计
A6．1 估计间接测量结果的问题
A6．2 关于利用间接测量估计函数的定理
A6．3 定理的证明
第7章 随机不适定问题
7．1 随机不适定问题
7．2 解随机不适定问题的正则化方法
7．3 定理的证明
7．4 密度估计方法一致性的条件
7．5 非参数密度估计子：基于经验分布函数逼近分布函数的估计子
7．6 非经典估计子
7．7 光滑密度函数的渐近收敛速率
7．8 定理7．4的证明
7．9 密度估计问题中光滑(正则化)参数值的选取
7．10 两个密度比值的估计
7．11 直线上两个密度比值的估计
7．12 直线上条件概率的估计
第8章 估计给定点上的函数值
8．1 最小化总体风险的方法
8．2 总体风险的结构最小化方法
8．3 关于两个样本子集上频率的一致相对偏差的界
8．4 关于两个样本子集上均值的一致相对偏差的界
8．5 在线性决策规则集中估计指示函数的值
8．6 指示函数值估计的样本选取
8．7 在与参数成线性关系的函数集中估计实函数值
8．8 实函数值估计的样本选取
8．9 估计指示函数值的局部算法
8．10 估计实函数值的局部算法
8．11 在给定样本集中寻找最好点的问题
第二部分 函数的支持向量估计．．
第9章 感知器及其推广
9．1 Rosenblatt感知器
9．2 定理的证明
9．3 随机逼近方法和指示函数的Sigmoid逼近方法
9．4 势函数法与径向基函数法
9．5 最优化理论中的三个定理
9．6 神经网络
第10章 估计指示函数的支持向量方法
10．1 最优超平面
10．2 不可分样本集的最优超平面
10．3 最优超平面的统计特性
10．4 定理的证明
10．5 支持向量机的思想
10．6 支持向量方法的另一种构造方式
10．7 利用界选择支持向量机
10．8 模式识别问题的支持向量机的例子
10．9 转导推理的支持向量方法
10．10 多类分类
10．11 关于支持向量方法推广性的评述
第11章 估计实函数的支持向量方法
11．1 不敏感损失函数
11．2 鲁棒估计子的损失函数
11．3 最小化包含ε不敏感损失函数的风险
11．4 函数估计的支持向量机
11．5 构造实函数估计的核
11．6 生成样条的核
11．7 生成Fourier展开的核
11．8 函数逼近和回归估计的支持向量ANOVA分解
11．9 解线性算子方程的支持向量方法
11．10 密度估计的支持向量方法
11．11 条件概率函数和条件密度函数的估计
11．12 支持向量方法与稀疏函数逼近之间的关系
第12章 模式识别的支持向量机
12．1 二次优化问题
12．2 数字识别问题：美国邮政服务数据库
12．3 切距
12．4 数字识别问题：NIST数据库
12．5 将来的竞争
第13章 函数逼近、回归估计和信号处理的支持向量机
13．1 模型选择问题
13．2 正则化线性函数集上的结构
13．3 利用支持向量方法的函数逼近
13．4 回归估计的支持向量机
13．5 求解正电子放射层析成像(PET)问题的支持向量方法
13．6 关于支持向量方法的评述
第三部分 学习理论的统计学基础
第14章 频率一致收敛于概率的充分必要条件
14．1 频率一致收敛于概率
14．2 基本引理
14．3 事件集的熵
14．4 熵的渐近性质
14．5 一致收敛性的充分必要条件：充分性的证明
14．6 一致收敛性的充分必要条件：必要性的证明
14．7 充分必要条件：必要性的证明(续)
第15章 均值一致收敛子期望的充分必要条件
15．1 ε熵
15．2 伪立方体
15．3 集合的ε扩张
15．4 辅助引理
15．5 一致收敛性的充分必要条件：必要性的证明
15．6 一致收敛性的充分必要条件：充分性的证明
15．7 定理15．1的推论
第16章 均值一致单边收敛于期望的充分必要条件
16．1 引言
16．2 最大体积部分
16．3 平均对数定理
16．4 走廊存在性定理
16．5 邻近走廊边界的函数的存在性定理(潜在不可证伪的定理)
16．6 必要条件
16．7 充分必要条件
注释与参考文献评述
参考文献
中英文术语对照表

前言/序言

《数据驱动的决策艺术：算法、模型与实战指南》 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业、科研机构乃至个人做出明智决策的基石。然而，海量的数据本身并不能直接转化为价值，关键在于如何从中提炼出有意义的模式、预测未来趋势，并最终指导行动。《数据驱动的决策艺术》一书，正是为致力于驾驭数据力量的读者量身打造的权威指南。本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是以清晰的逻辑、丰富的案例，系统地阐述了从基础数据处理到复杂模型构建，再到实际应用部署的全过程，旨在帮助读者掌握利用数据实现精准决策的核心技能。 本书的开篇，将引领读者穿越数据世界的迷雾，深入理解数据分析的基础。从数据的收集、清洗、预处理，到各种数据类型的识别与存储，再到数据可视化在理解数据特征中的关键作用，本书都将一一详解。我们相信，扎实的数据准备是后续一切分析工作的前提，因此，作者将花费大量篇幅介绍如何有效地识别和处理数据中的噪声、缺失值以及异常值，并演示多种技术，帮助读者构建高质量、可信赖的数据集。数据可视化部分，则会介绍各种图表类型及其适用场景，教会读者如何通过直观的图形语言来揭示数据中的隐藏关联，为后续建模打下坚实基础。 随后，本书将聚焦于构建强大预测能力的算法与模型。我们将从经典统计模型出发，如线性回归、逻辑回归等，阐释其背后的数学原理以及在实际问题中的应用。在此基础上，本书将逐步深入到更复杂的机器学习算法。对于那些对非线性关系和高维数据束手无策的传统模型，我们将详细介绍决策树、随机森林、梯度提升等集成学习方法，解释它们如何通过组合多个弱学习器来提升整体预测性能。此外，神经网络和深度学习作为当前人工智能领域的核心驱动力，也将在本书中占据重要地位。读者将了解不同类型的神经网络架构，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）以及循环神经网络（RNN），并学习它们在图像识别、自然语言处理等领域的强大应用。本书的重点在于，并非仅仅罗列算法，而是深入剖析每种算法的工作机制，以及它们各自的优缺点，让读者理解“为什么”选择某种算法，以及“如何”调优以获得最佳效果。 模型选择与评估是数据科学实践中至关重要的一环。《数据驱动的决策艺术》将系统地介绍各种模型选择的策略，包括交叉验证、正则化技术等，帮助读者避免模型过拟合或欠拟合。更重要的是，本书将详细阐述评估模型性能的各种指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并解释在不同应用场景下，应该侧重于哪些指标。作者将通过大量实例，指导读者如何根据业务目标和数据特性，选择最合适的评估标准，从而客观公正地衡量模型的优劣，并做出明智的模型迭代决策。 本书的另一大亮点在于其丰富的实战案例。理论的深度最终要落脚于解决实际问题。《数据驱动的决策艺术》将涵盖多个不同领域的真实世界案例，包括但不限于： 市场营销与客户分析： 如何利用历史购买数据构建客户流失预测模型，识别高价值客户，并制定个性化的营销策略；如何进行用户画像分析，理解用户行为模式，优化产品推荐系统。 金融风控： 如何利用交易数据构建欺诈检测模型，识别异常交易行为；如何开发信用评分模型，评估借贷申请人的违约风险。 医疗健康： 如何利用病患数据预测疾病发生概率，辅助医生进行早期诊断；如何分析药物疗效数据，优化治疗方案。 供应链管理： 如何基于历史销售数据进行需求预测，优化库存管理；如何通过分析物流数据，提高运输效率。 这些案例不仅仅是技术的简单应用，更包含了从问题定义、数据准备、模型构建、结果解释到最终决策落地的完整流程。读者将通过这些案例，学习如何在真实世界的复杂环境中应用本书所介绍的工具与方法，并理解数据分析的商业价值。 除了核心算法与模型，本书还将探讨数据驱动决策过程中的一些重要议题。例如，特征工程的重要性将得到强调，介绍如何从原始数据中创造出更具预测能力的特征，这往往是提升模型性能的关键所在。读者将学习到各种有效的特征工程技术，包括数值特征的变换、类别特征的编码、文本特征的处理以及时间序列特征的提取等。 此外，模型的可解释性也是一个日益受到重视的领域。《数据驱动的决策艺术》将介绍一些增强模型可解释性的方法，如LIME、SHAP等，帮助读者理解模型为什么会做出某个预测，这对于建立信任、满足监管要求以及发现潜在的偏差至关重要。 对于希望将模型部署到生产环境中的读者，本书也将提供相关的指导。虽然不深入代码实现，但我们将讨论模型部署的流程、常见的部署架构以及模型监控与维护的重要性，确保数据驱动的决策能够真正落地并持续发挥作用。 本书的写作风格力求简洁明了，避免不必要的数学推导，而是侧重于概念的理解和实际应用。书中穿插了大量的图示、表格和伪代码，以增强内容的易读性和教学性。无论是初学者还是希望深化理解的专业人士，都能从中获得宝贵的知识和启发。 《数据驱动的决策艺术：算法、模型与实战指南》不仅仅是一本关于数据分析技术的书籍，它更是一门关于如何运用数据思维去理解世界、解决问题的艺术。我们希望通过本书，赋能读者掌握这项在21世纪不可或缺的关键能力，在数据洪流中找到方向，做出更明智、更有效、更具洞察力的决策。无论您是产品经理、市场营销专家、金融分析师、科研人员，还是任何希望提升决策能力的人，本书都将是您宝贵的知识伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了一本关于古代文字的符号学演变的专著，这本书的史料挖掘和跨学科视野令人拍案叫绝。它不仅仅是罗列甲骨文、金文、篆隶的字形变迁，而是将其置于当时社会结构、宗教仪式乃至冶金技术发展的宏大背景之下进行解读。比如，作者通过分析某些特定符号在祭祀文书中的重复出现频率，推断出当时社会权力对“神启”解释权的垄断程度。更妙的是，书中还引入了认知心理学的视角，探讨了人类大脑在处理具象表征向抽象符号过渡时的认知负荷与效率优化。语言风格古朴典雅，仿佛穿越回了那个刀笔刻画的年代，每一个字形似乎都在低语着它背后的历史重量。这本书的价值在于，它将冷冰冰的文字考据，升华为了一部关于人类心智和文明构建的精彩史诗，读完后，再看任何一篇古籍都会多一层敬畏之心。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研读一本关于中世纪晚期欧洲行会制度的社会经济史的力作。这本书的视角非常微观和扎实，它没有将行会简单地视为阻碍创新的保守组织，而是将其视为当时城市经济活动中至关重要的一环——从学徒的培训机制、原材料的质量控制，到社会福利的早期雏形，无不体现出其复杂的运作逻辑。作者利用大量的档案材料，重构了不同行业（如羊毛纺织业、银匠业）行会内部的权力制衡关系，揭示了行会成员之间既有合作又有激烈竞争的动态博弈。最有趣的是，书中详细描述了行会如何通过其仪式和节日来强化其成员的集体身份认同，这部分内容简直就是社会人类学的一堂精彩课程。这本书的价值在于，它迫使我们用更具历史语境和系统性的眼光，去审视那些看似简单的行业规范，理解它们如何塑造了早期资本主义的道德和经济基础。

评分☆☆☆☆☆

最近接触了一本关于量子场论的哲学诠释的入门读物，这本书简直是为那些想跨越数学鸿沟，直接触及物理学核心思想的爱好者准备的。它没有过多纠缠于复杂的费曼图计算，而是集中火力探讨了“粒子”这个概念的本体论地位：它们究竟是实在的实体，还是量子场激发态的表征？作者以极具启发性的方式，梳理了从波粒二象性到量子纠缠的哲学进展，特别是对多世界诠释和退相干理论的争论进行了清晰的梳理。行文流畅，节奏把握得非常好，每当我觉得自己要被高深的物理概念淹没时，作者总能及时用一个精妙的比喻将我拉回地面。这本书成功地证明了，基础物理学的发展，其背后是人类对“实在”认识的一次次颠覆，它让我对我们所处世界的底层逻辑产生了全新的、更加谦卑的认识。

评分☆☆☆☆☆

不得不提我刚看完的一本关于近现代主义建筑中“场所精神”的再构建的理论著作。这本书的切入点非常新颖，它批判了早期现代主义对功能至上和普适性的盲目追求，转而关注建筑如何与特定地理、气候、人文记忆发生深度对话。作者用大量的案例研究，比如对阿尔瓦罗·西扎作品中光影的处理，以及对日本传统“间”的概念在当代设计中的活化应用，来论证“地方性”并非是对现代性的乡愁式回归，而是一种更具韧性和适应性的设计策略。这本书的论证过程极具思辨性，充满了对美学与伦理之间张力的深刻反思。读罢此书，你会开始质疑那些在全球机场和购物中心里看到的千篇一律的玻璃幕墙，并思考真正的“家园感”是如何在空间中被编织出来的，它对建筑师和城市规划者都是一记警钟。

评分☆☆☆☆☆

最近翻阅了一本关于复杂系统动力学的书籍，简直是思维的盛宴。作者并没有拘泥于传统的线性模型，而是深入探讨了非线控下的自组织现象、突变理论以及混沌系统的演化路径。书中对洛伦兹吸引子、Rössler系统等经典案例的剖析极为细致，数学推导严谨而不失洞察力。尤其让我印象深刻的是，它将生态学中的种群动态模型与经济学中的博弈论框架进行了巧妙的耦合，展示了在有限资源和信息不对称条件下，系统如何自发地涌现出宏观的稳定态或剧烈的崩溃。阅读过程中，我仿佛进入了一个由微分方程和拓扑结构构建的迷宫，每解开一个结，都能感受到对现实世界中那些难以预测的、涌现性事件更深层次的理解。对于那些习惯了静态分析的研究者来说，这本书无疑是一次彻底的观念重塑，它强迫我们接受变化本身才是宇宙的常态，而稳定不过是暂时的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

书是不错，不过最好对照英文版看，有些地方会比较难懂

评分☆☆☆☆☆

学习必备，需要沉下心读

评分☆☆☆☆☆

很好很不错，商品很给力！很好很不错，商品很给力！

评分☆☆☆☆☆

这本儿不错，不过统计学习的本质那本儿书不出了

评分☆☆☆☆☆

要是还有，够买一本儿倒是不错

评分☆☆☆☆☆

图书装订太差了，纸也不好。内容理论性强

评分☆☆☆☆☆

统计学习理论是一种研究训练样本有限情况下的机器学习规律的学科。它可以看作是基于数据的机器学习问题的一个特例，即有限样本情况下的特例。统计学习理论从一些观测（训练）样本出发，从而试图得到一些目前不能通过原理进行分析得到的规律，并利用这些规律来分析客观对象，从而可以利用规律来对未来的数据进行较为准确的预测。例如，对全国未来几年人口数量进行预测，就需要先采集到过去几年甚至几十年的人口数据，并对其变化规律做出统计学方面的分析和归纳，从而得到一个总体的预测模型，这样就可以对未来几年的人口总体走势作一个大概的估计和预测。显然，这里采集到的过去人口的数据越准确，年份越长，分析归纳得到的统计规律就越准确，对未来人口预测就越接近真实水平。另外，如果只采集到了过去几年的人口数据，那么，这样得到的统计模型无论如何也是不够完美的。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

学习必备，需要沉下心读