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本书由计算理论领域的知名权威MichaelSipser所撰写。他以独特的视角，系统地介绍了计算理论的三个主要内容：自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论。绝大部分内容是基本的，同时对可计算性和计算复杂性理论中的某些高级内容进行了重点介绍。作者以清新的笔触、生动的语言给出了宽泛的数学原理，而没有拘

【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