【摘 要】
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采用概率统计及概率密度估算等数据学习原理方法,计算研究了概率论数理统计的机器学习分类问题.传统统计学下样本足够多,当样本数少样本有限情况下统计学习理论由Vapnik等人
【机 构】
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西北大学数学学院,陕西西安710127;西安交通大学数学与统计学院,陕西西安710049
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采用概率统计及概率密度估算等数据学习原理方法,计算研究了概率论数理统计的机器学习分类问题.传统统计学下样本足够多,当样本数少样本有限情况下统计学习理论由Vapnik等人提出了一种小样本统计理论.在学习分类下,建立自学习网格网络,通过小样本的统计规律及学习方法训练获得性质,结果表明,概率统计下机器学习核函数分类为问题建立了较好的原理框架,是一种新的通用概率统计学习方法,能够较好的解决机器学习人工智能的小样本学习问题,支持向量神经网络已经发展成为人工智能领域的研究热点,本方法是统计概率学习基本思想、特征和机器学习的融合.
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