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Course Introduction:统计学习理论是一个新兴的研究领域，涵盖了概率、统计学、计算机科学和优化的交叉领域，研究计算机算法在基于训练数据进行预测时的性能。以下主题将被涵盖：统计决策理论的基础；集中不等式；监督和无监督学习；经验风险最小化；复杂度正则化估计；学习算法的泛化界限；VC维度和Rademacher复杂性；极小值下界；在线学习和优化。除了一般理论，我们还将讨论统计学习理论在信号处理、信息理论和自适应控制等领域的一些应用。

Testing Method:其他

School Year:2023-2024

Semester:Spring Term

Course number:(2023-2024-2)-CS3968-01

Credits:3.0

Course Type:Undergraduate Course

Top-Quality Courses or Not:no

Maximum Number of Students:22

Required Class Hours:48.0