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这家伙很懒，什么也没写

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计算理论导引中文张立昂等译

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，而没有拘泥于某些低层次的细节。在证明之前，均有“证明思路”，帮助读者理解数学形式下蕴涵的概念。同样，对于算法描述，均以直观的文字而非伪代码给出，从而将注意力集中于算法本身，而不是某些模型。新版根据多年来使用本书的教师和

2019-09-24 17:21

统计学习理论的本质.PDF统计学习

【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，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。本书的读者对象是在信息科学领域或数学领域从事有关机器学习和函数估计研究的学者和科技人员，也可作为模式识别、信息处理、人工智能、统计学等专业的研究生教材。

2018-12-11 11:11

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