1) statistical learning theory (STL)
统计学习理论(STL)
2) statistical learning theory
统计学习理论
1.
Potential prediction of enhanced oil recovery based on statistical learning theory;
基于统计学习理论的提高采收率潜力预测
2.
Theoretical foundations of statistical learning theory of birandom samples;
基于双重随机样本的统计学习理论的理论基础
3.
Outline and application of statistical learning theory;
统计学习理论的原理与应用
3) Statistic learning theory
统计学习理论
1.
The support vector machine(SVM),put forward by some researchers and Vapnik,is a new machine learning algorithm,based theoretically on statistic learning theory.
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是由Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习算法;而人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)已经成功用于解决模式识别和任意非线性函数回归估计问题中。
2.
For the first time,least squares support vector machine based on statistic learning theory was used to do this work Experiments based on this method.
指出了用叶绿素a的浓度估计海洋初级生产力的重要作用;分析了目前采用的浓度反演方法的不足;尝试将基于统计学习理论的最小二乘支持向量机用于浓度反演,SeaBAM的数据实验结果表明该方法可以获得更高的反演精度;可以有效避免过学习的情况出现;不像神经网络那样需要确定网络结构。
3.
Support vector machine is a new machine learning algorith m, based theoretically on statistic learning theory created by Vapnik.
支持向量机是一种新的机器学习算法 ,它的理论基础是 Vapnik创建的统计学习理论。
4) statistics learning theory
统计学习理论
1.
Support vector machine is a new learning machine, and it is based on the statistics learning theory.
支持向量机是最近发展起来的一种新的通用的机器学习方法 ,其理论基础是统计学习理论 ,支持向量机无论在模式识别还是在函数拟合方面均显示了其优越性 ,并越来越受到国内外研究者的广泛关注 。
2.
Statistics Learning Theory (SLT) is a machine learning method based on solid theory, which is developed from traditional statistics and turns to be sophisticated system info ---- Statistics Learning Theory since 90’s in 20 century.
统计学习理论是在传统统计学基础上发展起来的一种具有坚实理论基础的机器学习方法,自20世纪90年代以来,自身形成了一个较完善的理论体系——统计学习理论,提出了新的模式识别方法——支持向量机(SVM)。
3.
Based on Statistics Learning Theory, the method seeks for optimal learning effect under limited information by actual risk minimization with structure risk minimization.
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是由Vladimir Naumovich Vapnik等学者于1992年提出的一类新型机器学习方法,该方法以统计学习理论为理论体系,通过寻求结构风险最小化实现学习的真实风险最小化,追求在有限信息条件下得到最佳的学习效果,具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点。
5) statistical learning theory (SLT)
统计学习理论
1.
The basic statistical learning theory (SLT) and its corresponding algorithms, support vector machines (SVMs), are surveyed, and especially, its latest research results are summarized and studied.
为了系统地归纳统计学习理论与支持向量机的基本思想和算法,总结目前该领域的最新研究成果。
2.
The highlights of statistical learning theory (SLT), the principle and the crucial elements of support vector machine (SVM) were introduced, and the method for flood forecast modeling based on support vector machine was discussed.
对统计学习理论和支持向量机的基本内容和核心思想进行了简要的介绍,探讨了基于支持向量机的洪水预报模型的建模方法。
3.
The Traditional Statistics is a gradual theory which the amount of specimen is tending to infinite, while Statistical Learning Theory (SLT) is a theory at the condition of small specimen amount.
传统统计学研究的是样本数目趋于无穷大时的渐进理论,而统计学习理论研究的是小样本条件下的学习理论。
6) Statistical learning theory(SLT)
统计学习理论(SLT)
补充资料：观察学习理论
观察学习理论
observational learning theory
观察什么，能够吸取什么，是被注意过程决定的。观察经验的类型和数量，是由制约注意过程的许多因素进行调整的。其中包括观察者的特征、榜样呈现的性质、人际关系的结构特征等。(2)保持过程。通过这一过程，是为了把榜样的示范行为，以映象和言语形态保存在记忆中，成为记忆编码，会在以后实行这种行为时起着向导作用。(3)运动再现过程。这是把以映象和言语形态保存在记忆中的行为表象转换为行为的过程，也就是行为的实行过程。班杜拉把这种行为的实行，分解为反应的认知组合、反应的最初表现、对反应的监控、依据信息反馈进行的精心练习等环节。(4)动机作用过程。人们并不把学到的行为全部表现出来，因此，这一理论把行为的习得和行为的表现区分开来。示范行为如果导致有价值的结果，就会增强观察者产生同样行为的倾向;如果导致惩罚或无报偿的结果，就会抑制或削弱观察者发生这种行为的倾向。直接强化、替代强化和自我强化，对由观察而学会的行为的表现，都具有动机作用的功能‘、观察学习的价值或作用可归结为如卜几点:(1)依据直接经验的所有学习，都可以通过对他人的行为及其结果的观察而代理地实现。人的思想、情感和行为，不仅受直接经验的影响，而且也受观察的影响。因此，在教育中，榜样的示范作用是不可忽视的。(2)人们由于有通过观察而学习的能力，就能迅速地掌握大量的整合的行为模式，而不必依据无聊的尝试错误这种一点一滴地去获取复杂行为的方法。(3)观察学习不仅可以使习得过程缩短，而且还可以避免由于直接尝试的失败带来的重大的损失或危害。 (成立夫撰区互国审)观察学习理论(observatiooal learningtheory)由美国心理学家A.班杜拉所确立的一种学习理论。这一理论认为，人类的学习，多数是在社会交往中，通过对榜样的示范行为的观察、模仿而进行的。学习者在通过观察进行学习时，可以不必做出外部反应，也不需亲自体验强化，仅仅是通过观察他人在一定环境中的行为，并观察他人接受一定的强化来进行学习的;这是在替代强化的基础上所发生的学习。班杜拉依据自己研究的结果，把观察学习分为四个过程:(l)注意过程。为了能够依靠观察进行学习，人们需要注意榜样行为的重要特征，加以正确地知觉。人虽然经常置身于大量的示范的影响之一F，但是从中深入
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参考词条