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统计学习理论的本质 第2版 香农信息科学经典 [美]弗拉基米尔·万普尼克（Vladimir N. Vapnik） 世界图 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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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作者有近20年数据库内核研发经验，曾是Oracle公司MySQL全球开发组核心成员，现在是腾讯的T4级专家。数据库领域的泰斗杜小勇老师亲自为是本书作序，数据库学术界的知名学者张孝博士（中国人民大学）、卢卫博士后（中国人民大学）、彭煜玮博士（武汉大学），以及数据库工业界的知名专家盖国强和姜承尧等也给予了极高的评价。 全书共12章，首先介绍数据库事务管理与并发控制的基础理论和工作机制，然后再从工程实践的角度对比和分析了4个主流数据库的事务管理与并发控制的实现原理，后通过源代码分析了PostgreSQL和MySQL在事务管理与并发控制上的技术架构与设计思想。 第一篇（第1章和第2章） 事务管理与并发控制基础理论 对数据库事务管理和并发控制的基础理论、核心技术和工作原理进行了讲解，包括数据库事务处理技术的范围、数据的
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