【摘 要】
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机器学习一直被认为是经验科学，在泛化性能、计算效率、非线性、模型简洁程度等几个方面都缺少理论指导.幸运的是，一大批学者一直致力于机器学习的理论工作.统计学习理论建立了
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机器学习一直被认为是经验科学，在泛化性能、计算效率、非线性、模型简洁程度等几个方面都缺少理论指导.幸运的是，一大批学者一直致力于机器学习的理论工作.统计学习理论建立了机器学习泛化性能方面的理论基础，这一理论中的渐进理论开创性的将概率统计学中"依概率近似"思想引入到机器学习研究当中并证明了泛函空间的大数定理，从而解决了机器学习当中期望风险与经验风险之间的关系问题.在此基础上，统计学习理论中的非渐进理论给出了期望风险依概率成立的界并提出结构风险最小化推理原则，使得有限样本的机器学习具备了理论基础.PAC学习理论在统计学习理论基础上进一步讨论计算复杂性问题，使得机器学习计算效率方面的研究也具备了一定的理论基础.核方法为解决机器学习的非线性问题提供了一个崭新的思路.有关某个具体算法下的模型简洁性的结论也已经被证明.这些都说明机器学习正逐渐成为一门真正的科学.
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