SVM(Support Vector Machine) 支持向量机相关理论介绍基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面研究从观测数据(样本)出发寻找规律利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测迄今为止关于机器学习还没有一种被共同接受的理论框架关于其实现方法大致可以分为三种[3]：第一种是经典的(参数)统计估计方法包括模式识别神经网络等在内现有机器学习方法共同的重要理论基础之一是统计

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第五章支持向量机 本章简要介绍支持向量机的概念及其应用1第五章 支持向量机§5.1 支持向量机的理论基础§5.2 支持向量机的特点§5.3 支持向量机的研究§5.4 支持向量机的应用§5.5 小结2§5.1 支持向量机的理论基础传统的统计模式识别方法只有在样本趋向无穷大时其性能才有理论的保证统计学习理论(STL)研究

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级Support Vector Machine支持向量机报 告 人：日 期：2009年4月24日内容SVM的理论基础线性判别函数和判别面最优分类面支持向量机LIBSVM简介SVM的理论基础传统的统计模式识别方法只有在样本趋向无穷大时其性能才有理论的保证统计学习理论(STL)研究有限样本情况下的机器学习问题SVM的理论基础就

单击此处编辑标题单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级信息科学技术学院 · 网络研究所支持向量机( support vector machineSVM) Wang JiminNov 18 2005 OutlineSVM的理论基础线性判别函数和判别面最优分类面支持向量机SVM的研究与应用SVM的理论基础传统的统计模式识别方法只有在样本趋向无穷大时其性能才有理论的保证统计学习理论(STL)研

单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式统计学习理论与支持向量机机器学习概述Simon对学习的论述：如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能 这就是学习1983年simon进一步指出：学习就是系统的适应性 这意味着这些改进使得系统能够更有效的完成同样的工作或者类似的工作机器学习就是通过对已知事实的分析总结规律预测无法直接预测的事实目的：设计某种方法通过对已知数据

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级5 机器学习5.6 计算学习理论5.7 统计学习理论5.8 机器学习的挑战15.6 计算学习理论从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是：在什么样的条件下成功的学习是可能的在什么条件下某个特定的学习

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级支持向量机介绍统计学习理论统计学习理论统计学习理论是小样本统计估计和预测学习的最佳理论假设输出变量Y与输入变量X之间存在某种对应的依赖关系即一未知概率分布P(XY)P(XY)反映了某种知识学习问题可以概括为:根据l个独立同分布( independently drawn and identically distributed )