Statistical learning theory (original) (raw)
La théorie de l'apprentissage statistique est un système d'apprentissage automatique à partir des domaines de la statistique et de l'analyse fonctionnelle. La théorie de l'apprentissage statistique traite du problème de la recherche d'une fonction prédictive basée sur des données. La théorie de l'apprentissage statistique a conduit à des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | La théorie de l'apprentissage statistique est un système d'apprentissage automatique à partir des domaines de la statistique et de l'analyse fonctionnelle. La théorie de l'apprentissage statistique traite du problème de la recherche d'une fonction prédictive basée sur des données. La théorie de l'apprentissage statistique a conduit à des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique. (fr) Statistical learning theory is a framework for machine learning drawing from the fields of statistics and functional analysis. Statistical learning theory deals with the statistical inference problem of finding a predictive function based on data. Statistical learning theory has led to successful applications in fields such as computer vision, speech recognition, and bioinformatics. (en) 통계적 학습이론(統計的學習理論, 영어: Statistical learning theory)은 통계학 및 함수해석학 분야에서 기계학습 도면을 위한 체계이다. 통계적 학습이론은 데이터에 근거하는 예측함수를 찾는 문제를 다룬다. 통계적 학습이론은 컴퓨터 비전 및 음성인식, 생물정보학, 야구 따위의 스포츠 분야에서 성공적인 응용을 이끌어냈다. (ko) La teoria dell'apprendimento statistico è il fondamento teorico su cui si basa l'apprendimento automatico. Attingendo ai campi della statistica e dell'analisi funzionale, la teoria dell'apprendimento statistico cerca di risolvere il generico problema di trovare una funzione capace di effettuare previsioni basandosi sui dati. Questo campo di studio ha portato ad applicazioni pratiche in campi come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e la bioinformatica. (it) Статистическая теория обучения — это модель для обучения машин на основе статистики и функционального анализа. Статистическая теория обучения имеет дело с задачами нахождения функции предсказывания, основанной на данных. Статистическая теория обучения привела к успешным приложениям в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи и биоинформатика. (ru) 统计学习理论（英語：Statistical learning theory），一種機器學習的架構，根據統計學與泛函分析（Functional Analysis）而建立。統計學習理論基於資料（data），找出預測性函數，之後解決問題。支持向量机（Support Vector Machine）的理論基礎來自於統計學習理論。 (zh) Тео́рія статисти́чного навча́ння (англ. statistical learning theory) — це система машинного навчання, що тягнеться з галузей статистики та функціонального аналізу. Теорія статистичного навчання займається задачею знаходження передбачувальної функції на основі даних. Теорія статистичного навчання привела до успішних застосунків у таких областях як комп'ютерний зір, розпізнавання мовлення, біоінформатика та бейсбол. (uk) |
| dbo:wikiPageID | 1053303 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 9739 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1070857764 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:Probability_distribution dbr:Vector_space dbr:Proximal_gradient_methods_for_learning dbr:L2-norm dbr:Online_machine_learning dbr:Convex_function dbr:Statistical_inference dbr:Lp_space dbr:Machine_learning dbr:Statistics dbr:Computer_vision dbr:Empirical_risk_minimization dbr:Functional_analysis dbc:Estimation_theory dbc:Machine_learning dbr:Training_set dbr:Linear_regression dbr:Facial_recognition_system dbr:Regression_analysis dbr:Regularization_(mathematics) dbr:Reinforcement_learning dbr:Speech_recognition dbr:Heaviside_step_function dbr:L1-norm dbr:Bioinformatics dbr:Tikhonov_regularization dbr:Indicator_function dbr:Ohm's_Law dbr:Loss_function dbr:Statistical_classification dbr:Unsupervised_learning dbr:Overfitting dbr:Supervised_learning dbr:Ordinary_least_squares_regression dbr:Reproducing_kernel_Hilbert_spaces dbr:File:Overfitting_on_Training_Set_Data.pdf dbr:Empirical_risk dbr:Expected_risk |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:About dbt:Clear dbt:Main dbt:Reflist dbt:See_also dbt:Short_description dbt:Machine_learning dbt:Differentiable_computing |
| dct:subject | dbc:Estimation_theory dbc:Machine_learning |
| gold:hypernym | dbr:Framework |
| rdf:type | owl:Thing dbo:Software dbo:MusicGenre |
| rdfs:comment | La théorie de l'apprentissage statistique est un système d'apprentissage automatique à partir des domaines de la statistique et de l'analyse fonctionnelle. La théorie de l'apprentissage statistique traite du problème de la recherche d'une fonction prédictive basée sur des données. La théorie de l'apprentissage statistique a conduit à des applications dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, la bioinformatique. (fr) Statistical learning theory is a framework for machine learning drawing from the fields of statistics and functional analysis. Statistical learning theory deals with the statistical inference problem of finding a predictive function based on data. Statistical learning theory has led to successful applications in fields such as computer vision, speech recognition, and bioinformatics. (en) 통계적 학습이론(統計的學習理論, 영어: Statistical learning theory)은 통계학 및 함수해석학 분야에서 기계학습 도면을 위한 체계이다. 통계적 학습이론은 데이터에 근거하는 예측함수를 찾는 문제를 다룬다. 통계적 학습이론은 컴퓨터 비전 및 음성인식, 생물정보학, 야구 따위의 스포츠 분야에서 성공적인 응용을 이끌어냈다. (ko) La teoria dell'apprendimento statistico è il fondamento teorico su cui si basa l'apprendimento automatico. Attingendo ai campi della statistica e dell'analisi funzionale, la teoria dell'apprendimento statistico cerca di risolvere il generico problema di trovare una funzione capace di effettuare previsioni basandosi sui dati. Questo campo di studio ha portato ad applicazioni pratiche in campi come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e la bioinformatica. (it) Статистическая теория обучения — это модель для обучения машин на основе статистики и функционального анализа. Статистическая теория обучения имеет дело с задачами нахождения функции предсказывания, основанной на данных. Статистическая теория обучения привела к успешным приложениям в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи и биоинформатика. (ru) 统计学习理论（英語：Statistical learning theory），一種機器學習的架構，根據統計學與泛函分析（Functional Analysis）而建立。統計學習理論基於資料（data），找出預測性函數，之後解決問題。支持向量机（Support Vector Machine）的理論基礎來自於統計學習理論。 (zh) Тео́рія статисти́чного навча́ння (англ. statistical learning theory) — це система машинного навчання, що тягнеться з галузей статистики та функціонального аналізу. Теорія статистичного навчання займається задачею знаходження передбачувальної функції на основі даних. Теорія статистичного навчання привела до успішних застосунків у таких областях як комп'ютерний зір, розпізнавання мовлення, біоінформатика та бейсбол. (uk) |
| rdfs:label | Théorie de l'apprentissage statistique (fr) Teoria dell'apprendimento statistico (it) 통계적 학습이론 (ko) Statistical learning theory (en) Статистическая теория обучения (ru) Теорія статистичного навчання (uk) 统计学习理论 (zh) |
| rdfs:seeAlso | dbr:Computational_learning_theory |
| owl:sameAs | freebase:Statistical learning theory freebase:Statistical learning theory wikidata:Statistical learning theory dbpedia-fr:Statistical learning theory dbpedia-it:Statistical learning theory dbpedia-ko:Statistical learning theory dbpedia-ru:Statistical learning theory dbpedia-uk:Statistical learning theory dbpedia-zh:Statistical learning theory https://global.dbpedia.org/id/4vppA |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Statistical_learning_theory?oldid=1070857764&ns=0 |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Statistical_learning_theory |
| is dbo:academicDiscipline of | dbr:Marco_Claudio_Campi dbr:Klaus-Robert_Müller dbr:Ofer_Dekel_(researcher) |
| is dbo:knownFor of | dbr:John_Shawe-Taylor dbr:Vladimir_Vapnik dbr:John_Tsitsiklis |
| is dbo:wikiPageDisambiguates of | dbr:Learning_theory |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Statistical_Learning_Theory dbr:Statistical_machine_learning dbr:Learning_theory_(statistics) |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Roberto_Tempo dbr:Time_series dbr:Vapnik–Chervonenkis_theory dbr:Algebraic_statistics dbr:Algorithmic_learning_theory dbr:John_Shawe-Taylor dbr:Reproducing_kernel_Hilbert_space dbr:Vladimir_Vapnik dbr:Early_stopping dbr:Inferential_theory_of_learning dbr:Prediction_Company dbr:Predictive_modelling dbr:Proximal_gradient_methods_for_learning dbr:Complexity_measure dbr:Mehryar_Mohri dbr:Generalization_error dbr:Zellig_Harris dbr:Empirical_risk_minimization dbr:Function_approximation dbr:Josiane_Zerubia dbr:Kernel_method dbr:McDiarmid's_inequality dbr:Distribution_learning_theory dbr:Jury_theorem dbr:Language_acquisition dbr:Fang_Liu_(statistician) dbr:John_Tsitsiklis dbr:Matrix_regularization dbr:Statistical_model_specification dbr:Statistical_Learning_Theory dbr:Learnable_function_class dbr:Marco_Claudio_Campi dbr:Positive-definite_kernel dbr:Growth_function dbr:Klaus-Robert_Müller dbr:Loss_functions_for_classification dbr:Mean_squared_error dbr:Social-pragmatic_theory dbr:Volterra_series dbr:List_of_statistics_articles dbr:Learning_theory dbr:Ofer_Dekel_(researcher) dbr:Namrata_Vaswani dbr:Uniform_convergence_in_probability dbr:Truecasing dbr:Proximal_gradient_method dbr:Regularization_perspectives_on_support_vector_machines dbr:Outline_of_machine_learning dbr:Outline_of_statistics dbr:Structured_sparsity_regularization dbr:Statistical_machine_learning dbr:Learning_theory_(statistics) |
| is dbp:field of | dbr:Marco_Claudio_Campi |
| is dbp:knownFor of | dbr:Vladimir_Vapnik dbr:Josiane_Zerubia |
| is rdfs:seeAlso of | dbr:Generalization_error dbr:Computational_learning_theory dbr:Learnable_function_class |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Statistical_learning_theory |