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关于统计学习理论与支持向量机

张学工

清华大学自动化系!智能技术与系统国家重点实验室北京100084

摘要：模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题,现有方法的重要基础是传统的统计学,前提是有足够多样本,当样本数目有限时难以取得理想的效果.统计学习理论（SLT）是由Vapnik等人提出的一种小样本统计理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质.SLT为机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种新的通用学习算法——支持向量机（SVM）,能够较好的解决小样本学习问题.目前,SLT和SVM已成为国际上机器学习领域新的研究热点.本文是一篇综述,旨在介绍SLT和SVM的基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注 

关键词：

统计学习理论;支持向量机;机器学习;模式识别;

基金资助：

国家自然科学基金赞助!项目编号为 6 9885 0 0 4；

• DOI：

  10.16383/j.aas.2000.01.005

• 专辑：

  信息科技

• 专题：

  自动化技术

• 分类号：

  TP181

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