不确定统计学习理论

本书较系统地论述了非可加测度（概率）空间上基于不确定样本的统计学习理论与概率空间上基于不确定样本的统计学习理论（统一简称“不确定统计学习理论”）。本书的内容包括：Sugeno测度空间、可能性测度空间、拟概率空间、不确定性测度空间等几类有代表性的非可加测度（概率）空间上基于随机、带噪声、模糊、粗糙、复随机等不确定样本的学习过程的一致性、学习过程收敛速度的界以及结构风险最小化原则；概率空间上基于带噪声、模糊、粗糙、复随机等不确定样本的学习过程的一致性、学习过程收敛速度的界以及结构风险最小化原则，较完整地建立起了不确定统计学习理论的理论体系，并初步介绍了不确定支持向量机。