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统计学习理论的本质:英中文术语对照表
来源:张学工译,VNVapnik原著,统计学习理论的本质,清华大学
出版社,2000
使用范围:南京师范大学计算机科学与技术学院研究生。
声明:任何人在其出版物使用或者上载到互连网都必须得到译者及出
版社的许可。
AdaBoostalgorithm(AdaBoost(自举)算法)163
admissiblestructure(容许结构)95
algorithmiccomplexity(算法复杂度)10
annealedentropy(退火熵)55
ANOVAdecomposition(ANOVA分解)199
aposterioriinformation(后验信息)120
aprioriinformation(先验信息)120
approximatelydefinedoperator(近似定义的算子)230
approximationrate(逼近速率)98
artificialintelligence(人工智能)13
axiomsofprobabilitytheory(概率理论的公理)60
backpropagationmethod(后向传播方法)126
basicproblemofprobabilitytheory(概率论的基本问题)62
basicproblemofstatistics(统计学的基本问题)63
Bayesianapproach(贝叶斯方法)119
Bayesianinference(贝叶斯推理)34
boundonthedistancetothesmallestrisk(与最小风险的距离的界)77
boundonthevaluesofachievedrisk(所得风险值的界)77
boundsongeneralizationabilityofalearningmachine(学习机器推广能
力的界)76
canonicalseparatinghyperplanes(标准分类超平面)132
capacitycontrolproblem(容量控制问题)116
cause-effectrelation(因果关系)9
choosingthebestsparsealgebraicpolynomial(选择最佳稀疏多项式)
117
choosingthedegreeofpolynomial(选择多项式阶数)116
classificationerror(分类错误)19
codebook(码本)106
complete(Poppers)nonfalsifiability(完全(波普)不可证伪性)52
compressioncoefficient(压缩系数)107
consistencyofinference(推理的一致性)36
220
constructivedistribution-independentboundontherateofconvergence
(构造性的不依赖于分布的收敛速度界)69
convolutionofinnerproduction(内积回旋)140
criterionofnonfalsifiability(不可证伪性判据)47
datasmoothingproblem(数据平滑问题)209
decision-makingproblem(决策选择问题)296
decisiontrees(决策树)7
deductiveinference(演绎推理)47
densityestimationproblem(密度估计问题):
parametric(Fisher-Wald)setting(参数化(Fisher-Wald)表示)20
nonparametricsetting(非参数表示)28
discrepancy(差异)18
discriminantanalysis(判别分析)24
discriminantfuncti
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