统计学习理论及其应用 in 机器学习

在机器学习领域中，人工神经网络是较为流行的学习方法。尤其是在20世纪80年代，人工神经网络在机器学习领域得到了广泛的应用。不少学者在人工神经网络基础上研究机械设备的故障模式识别系统。人工神经网络是基于传统统计模式，它的优化原则是经验风险最小化，它研究的前提条件是需要有大量的数据集以供训练使用，并且对数据质量要求比较高。但是在实际应用中满足这些条件的训练样本数据很难获得，并且人工神经网络还遇到其他一些困难的问题，例如网络模型结构的选择问题，“过学习”和“欠学习”问题，局部最小点问题等。

在20世纪60年代中期，Vapnik等人开始从事统计学习理论SLT的研究。SLT是研究在有限样本下基于数据的机器学习问题，它用于有限样本估计和预测学习的理论。SLT的核心是在最小化风险泛函基础上实现最佳的推广能力。20世纪90年代中期，统计学习理论得到进一步完善和发展，其中最具有代表性的是由Vapnik等提出的支持向量机SVM机器学习方法。SVM能够有效地解决有限样本的决策问题。SLT研究的核心内容有四个方面，它们环环相扣，有密切的联系：

（1）在经验风险最下化原则下，关于统计学习过程的一致性的条件。

（2）在学习过程一致性的条件下推广性的界。(www.xing528.com)

（3）在推广性界的基础上，制定出适用于小样本数据集和的归纳以及推理原则。

（4）找到能够实现上述理论推理的算法。