Statistische Lerntheorie Sie ist für diese Reihe besonders relevant, die

Es ist besonders relevant für diese Reihe, die sich mit „Adaptiven und Lernenden Systemen“ beschäftigt, insbesondere in der Anwendung auf neuronale Netze, Fuzzy-Systeme und künstliche Intelligenz.Inhaltsverzeichnis:Lerntheorie und Generalisierung Zwei Ansätze zum Lernproblem Schätzung des Wahrscheinlichkeitsmaßes und Problem des Lernens.

Bedingungen für die Konsistenz des Prinzips der empirischen Risikominimierung.

Das Prinzip der Minimierung struktureller Risiken.

Stochastisch schlecht gestellte Probleme. Support-Vektor-Schätzung von Funktionen. Perzeptrone und ihre Verallgemeinerungen.

SV Maschinen für Funktionsapproximation, Regressionsschätzung und Signalverarbeitung. Statistische Grundlagen der Lerntheorie Notwendige und hinreichende Bedingungen für die gleichmäßige Konvergenz von Häufigkeiten gegen ihre Wahrscheinlichkeiten Notwendige und hinreichende Bedingungen für die gleichmäßige einseitige Konvergenz von Mittelwerten gegen ihre Erwartungswerte Kommentare und bibliographische Anmerkungen Referenzen Index.