统计学习理论及支持向量机概述

摘要：

针对传统统计模式识别理论中基于大数定理的假设,介绍了统计学习理论和以该理论为基础的支持向量机模式识别方法.指出了以结构风险最小化为原则的分类嚣设计方法,即同时兼顾分类能力最优化和经验风险最小化.支持向量机是统计学习理论的VC雏理论和结构风险最小原理的具体实现,他通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间然后在这个新空间中求取最优线性分类面.

关键词：统计学习理论、支持向量机、VC雏、结构风险

分类号：O183.1(几何、拓扑)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：59-61