统计学习理论

《人工智能引论》课件中关于支持向量机（SVM）的部分详细探讨了其在统计学习理论中的基础和重要作用。SVM作为统计学习方法的代表之一，基于严谨的数学理论，推翻了传统方法中对特征选择的人工依赖，而是通过精巧的线性组合自动选择和构造特征，优化了模型的泛化能力和稳定性。该方法不仅在理论上解决了不适定问题，还在实际应用中展现了强大的泛化能力，特别是在文本分类、图像识别和生物信息学等领域的应用。

统计学习基础 这本资源深入探讨了统计学习的核心概念，涵盖数据挖掘和机器学习的各个方面。

《ArcGIS地理统计学习手册》是一本专注于GIS（地理信息系统）中地理统计分析技术的教程。作为业界领先的GIS软件，ArcGIS提供强大的地理统计分析功能，为用户开辟了处理和理解空间数据的新途径。地理统计学是统计学的一个分支，专门研究地理现象的空间变异性。通过这种方法，我们可以更深入地了解空间模式、趋势和关系。地理统计分析的核心在于建立空间数据的随机性和空间依赖性模型。ArcGIS中的地理统计工具包括多种方法，如普通克里金、简单克里金和反距离加权法等插值方法，半变异函数用于评估空间依赖性，变程定义数据的空间结构范围，核函数处理随机噪声或非空间变异部分，方向性分析揭示特定方向上的空间模式，格网数据分析构建连续的表面模型，多变量地理统计分析识别变量之间的空间关联，地理统计建模预测未知区域的属性值，不确定性评估量化预测值的不确定性，优化与模拟工具用于参数优化和假设检验。《ArcGIS地理统计学习手册》提供了深入学习ArcGIS进行地理统计分析的详细步骤指导和案例研究，适用于GIS初学者和专业人士，帮助读者掌握实际操作技巧。

数据挖掘和数据分析是统计学习中不可或缺的组成部分，特别是在使用Python和SQL Server进行数据处理时。

Matlab统计学习工具箱提供了丰富的统计工具使用学习资源。

这是一本机器学习领域经典著作《Elements of Statistical Learning》的入门版，重点介绍了如何在R环境中应用统计学习。

数据挖掘、推理和预测的必备指南，深入浅出解析统计学习原理，揭示数据背后的奥秘。

这本书是数据挖掘领域的经典教材，目前还少见中文翻译版，是学习数据挖掘的必备参考资料。

数据分析领域的经典教材，涵盖统计学基础、数据挖掘、推理和预测。 包含：- 英文原版（第二版）- 中文译本（第一版）- 英文版习题答案（数学公式与语言无关）

该文章由东南大学及其医学院撰写，重点介绍了在医学统计学领域中使用SAS程序的学习和应用。