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内容介绍 统计学习理论是针对小样本情况研究统计学习规律的理论，是传统统汁学的重要发展和补充，为研究有限样本情况下机器学习的理论和方法提供了理论框架，其核心思想是通过控制学习机器的容量实现对推广能力的控制。在这一理论中发展出的支持向量机方法是一种新的通用学习机器，较以往方法表现出很多理论和实践上的优势。本书是该领域的权威著作，由该领域的创立者来讲述统计学习理论的本质，着重介绍了统计学习理论和支持向量机的关键思想、结论和方法，以及该领域的最新进展。
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