LEADER 03969cam a2200841Ma 4500
001 ocm47011219
003 OCoLC
005 20190114101352.0
006 m o d
007 cr cn|||||||||
008 010315s1998 nyua ob 001 0 eng d
040 |a N$T  |b eng  |e pn  |c N$T  |d OCL  |d OCLCQ  |d YDXCP  |d OCLCQ  |d TUU  |d OCLCQ  |d TNF  |d OCLCO  |d OCLCQ  |d OCLCF  |d OCLCE  |d OCLCQ  |d N$T  |d OCLCQ  |d MWM  |d OCLCO  |d OCLCQ  |d OCLCA  |d SUR  |d OCLCQ  |d SAV  |d QT7  |d OCLCQ  |d LUE 
019 |a 533311246  |a 749020400  |a 961600627  |a 962566334  |a 970722898  |a 984880039  |a 1004496534  |a 1004806167  |a 1005044125  |a 1007410538  |a 1008915855  |a 1013726174  |a 1017966857 
020 |a 0585357056  |q (electronic bk.) 
020 |a 9780585357058  |q (electronic bk.) 
020 |z 0471030031  |q (acid-free paper) 
020 |z 9780471030034  |q (acid-free paper) 
035 |a (OCoLC)47011219  |z (OCoLC)533311246  |z (OCoLC)749020400  |z (OCoLC)961600627  |z (OCoLC)962566334  |z (OCoLC)970722898  |z (OCoLC)984880039  |z (OCoLC)1004496534  |z (OCoLC)1004806167  |z (OCoLC)1005044125  |z (OCoLC)1007410538  |z (OCoLC)1008915855  |z (OCoLC)1013726174  |z (OCoLC)1017966857 
042 |a dlr 
050 4 |a Q325.7  |b .V38 1998eb 
072 7 |a COM  |x 000000  |2 bisacsh 
082 0 4 |a 006.3/1  |2 21 
084 |a 54.72  |2 bcl 
084 |a DAT 708f  |2 stub 
084 |a MAT 685f  |2 stub 
084 |a MSR 685f  |2 stub 
084 |a SK 830  |2 rvk 
084 |a SK 840  |2 rvk 
084 |a SK 850  |2 rvk 
049 |a MAIN 
100 1 |a Vapnik, Vladimir Naumovich. 
245 1 0 |a Statistical learning theory /  |c Vladimir N. Vapnik. 
260 |a New York :  |b Wiley,  |c �1998. 
300 |a 1 online resource (xxiv, 736 pages) :  |b illustrations. 
336 |a text  |b txt  |2 rdacontent 
337 |a computer  |b c  |2 rdamedia 
338 |a online resource  |b cr  |2 rdacarrier 
490 1 |a Adaptive and learning systems for signal processing, communications, and control 
500 |a "A Wiley-Interscience publication." 
504 |a Includes bibliographical references (pages 723-732) and index. 
506 |3 Use copy  |f Restrictions unspecified  |2 star  |5 MiAaHDL 
533 |a Electronic reproduction.  |b [S.l.] :  |c HathiTrust Digital Library,  |d 2011.  |5 MiAaHDL 
538 |a Master and use copy. Digital master created according to Benchmark for Faithful Digital Reproductions of Monographs and Serials, Version 1. Digital Library Federation, December 2002.  |u http://purl.oclc.org/DLF/benchrepro0212  |5 MiAaHDL 
583 1 |a digitized  |c 2011  |h HathiTrust Digital Library  |l committed to preserve  |2 pda  |5 MiAaHDL 
588 0 |a Print version record. 
590 |a OCLC  |b WorldCat Holdings 
590 |a eBooks on EBSCOhost  |b All EBSCO eBooks 
650 0 |a Computational learning theory. 
650 6 |a Apprentissage informatique, Th�eorie de l' 
650 7 |a COMPUTERS  |x General.  |2 bisacsh 
650 7 |a Computational learning theory.  |2 fast  |0 (OCoLC)fst00871997 
650 1 7 |a Machine-learning.  |2 gtt 
650 1 7 |a Leertheorie�en.  |2 gtt 
650 7 |a Lerntheorie  |2 gnd 
650 7 |a Mathematische Lerntheorie  |2 gnd 
650 7 |a Statistik  |2 gnd 
650 1 7 |a Th�eorie de l'apprentissage informatique.  |2 rasuqam 
650 7 |a Th�eorie de l'apprentissage.  |2 rasuqam 
650 7 |a Aspect strat�egique.  |2 rasuqam 
650 7 |a Th�eorie de l'estimation.  |2 rasuqam 
650 7 |a Fonction vectorielle.  |2 rasuqam 
650 7 |a Apprentissage automatique.  |2 ram 
650 7 |a Induction (logique)  |2 ram 
650 7 |a Inf�erence.  |2 ram 
655 4 |a Electronic books. 
655 0 |a Electronic books. 
776 0 8 |i Print version:  |a Vapnik, Vladimir Naumovich.  |t Statistical learning theory.  |d New York : Wiley, �1998  |z 0471030031  |w (DLC) 97037075  |w (OCoLC)37567297 
830 0 |a Adaptive and learning systems for signal processing, communications, and control. 
856 4 0 |u http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&AN=26344 
938 |a EBSCOhost  |b EBSC  |n 26344 
938 |a YBP Library Services  |b YANK  |n 2324826 
994 |a 92  |b GRPAT 
999 |c 138659  |d 138659