內容介紹統(tǒng)計學習理論是針對小樣本情況研究統(tǒng)計學習規(guī)律的理論,是傳統(tǒng)統(tǒng)汁學的重要發(fā)展和補充,為研究有限樣本情況下機器學習的理論和方法提供了理論框架,其核心思想是通過控制學習機器的容量實現(xiàn)對推廣能力的控制。在這一理論中發(fā)展出的支持向量機方法是一種新的通用學習機器,較以往方法表現(xiàn)出很多理論和實踐上的優(yōu)勢。本書是該領域的權威著作,由該領域的創(chuàng)立者來講述統(tǒng)計學習理論的本質,著重介紹了統(tǒng)計學習理論和支持向量機的關鍵思想、結論和方法,以及該領域的新進展。