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小样本机器学习理论:统计学习理论
引用本文:谭东宁,谭东汉.小样本机器学习理论:统计学习理论[J].南京理工大学学报(自然科学版),2001,25(1):108-112.
作者姓名:谭东宁  谭东汉
作者单位:1. 信息产业部电子第55研究所,
2. 南京理工大学机械学院,
基金项目:国家自然科学基金资助项目,国家教委博士后基金资助项目!(项目号 698850 0 4 )
摘    要:统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论,是模式识别邻域新近发展的一种新理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质,它为小样本机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种的通用学习算法--支持向量机,较好地解决了小样本机器学习问题。该文旨在介绍统计学习理论的基本思想、特点、研究现状和一些思考。

关 键 词:样本  统计估计  模式识别  统计学习理论  机器学习理论  支持向量机
修稿时间:2000年4月28日

Small-sample Machine Learning Theory: Statistical Learning Theory
Abstract:Statistical Learning Theory,a recently developed new theory for pattern recognition,is a small sample statistics proposed by Vapnik et al,which deals mainly with the statistic principles when samples are limited,especially to describe the properties of learning procedure in such cases.It provides us a new framework for the small sample learning problem,and also a novel powerful learning method called Support Vector Machine,which can solve small sample learning problem better.This paper will introduce the basic ideas of the theory,its major characteristics,some current research trends of it and some thinking from us about it.
Keywords:sample trees  statistical estimation  pattern recognition  statistical learning theory  machine learning  
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