统计学习理论的原理与应用

被引:5
作者
叶晨洲
杨杰
姚莉秀
陈念贻
机构
[1] 上海交通大学图象处理及模式识别研究所,上海交通大学图象处理及模式识别研究所,上海交通大学图象处理及模式识别研究所,上海大学理学院化学系计算机化学研究室上海,上海,上海,上海
关键词
统计学习理论; 机器学习; 泛化能力;
D O I
10.16866/j.com.app.chem2002.06.009
中图分类号
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
经验风险与实际风险间的不一致是一个长期困扰机器学习(各种分类或拟合问题)的难题。统计学习理论提供了对这一问题的部分解决方法。本文从理论及现实两方面介绍经验风险与实际风险间的不一致现象,定义了算法的泛化能力,简单介绍了统计学习理论各组成部分的主要结论,并总结了这一理论的应用方向和存在的问题。
引用
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共 1 条
  • [1] 统计学习理论的本质.[M].(美)VladimirN.Vapnik著;张学工译;.清华大学出版社.2000,