svm(support vector machine)
支援向量機相關理論介紹
基於資料的機器學習是現代智慧型技術中的重要方面，
研究從觀測資料
(樣本)
出發尋找規律，
利用這些規律對未來資料或無法觀測的資料進行**。
迄今為止，
關於機器學習還沒有一種被共同接受的理論框架，
關於其實現方法
大致可以分為
三種[3]
第一種是經典的(引數)統計估計方法。包括模式識別、神經網路等在內，
現有機器學習方法共同的重要理論基礎之一是統計學。
引數方法正是基於傳統統
計學的，
在這種方法中，
引數的相關形式是已知的，
訓練樣本用來估計引數的值。
這種方法有很大的侷限性。
首先，它需要已知樣本分佈形式，這需要花費很大代價，還有，傳統統計學
研究的是樣本數目趨於無窮大時的漸近理論，現有學習方法也多是基於此假設。
但在實際問題中，
樣本數往往是有限的，
因此一些理論上很優秀的學習方法實際
中表現卻可能不盡人意。
第二種方法是經驗非線性方法，如人工神經網路
ann。這種方法利用
已知樣本建立非線性模型，
克服了傳統引數估計方法的困難。
但是，這種方法缺
乏一種統一的數學理論。與傳統統計學相比，統計學習理論(
statistical learning
theory
或slt
是一種專門研究小樣本情況下機器學習規律的理論
該理論針對
小樣本統計問題建立了一套新的理論體系，
在這種體系下的統計推理規則不僅考
慮了對漸近效能的要求，而且追求在現有有限資訊的條件下得到最優結果。
vvapnik
等人從六、
七十年代開始致力於此方面研究，
到九十年代中期，
隨著其理
論的不斷發展和成熟，
也由於神經網路等學習方法在理論上缺乏實質性進展，
統計學習理論開始受到越來越廣泛的重視。
統計學習理論的乙個核心概念就是vc維
(vc dimension)
概念，它
是描述函
數集或學習機器的複雜性或者說是學習能力
(capacity of the machine)
的乙個重要
指標，在此概念基礎上發展出了一系列關於統計學習的一致性
(consistency)
、收斂速度、推廣效能
(generalization performance)
等的重要結論。
統計學習理論是建立在一套較堅實的理論基礎之上的，
為解決有限樣本學習
問題提供了乙個統一的框架。
它能將很多現有方法納入其中，
有望幫助解決許多
原來難以解決的問題(比如神經網路結構選擇問題、區域性極小點問題等)
同時，這一理論基礎上發展了一種新的通用學習方法──支援向量機
support vector machine
或svm
已初步表現出很多優於已有方法的效能。
一些學者認為，
slt和
svm正在成為繼神經網路研究之後新的研究熱點，並將推
動機器學習理論和技術有重大的發展。
支援向量機方法是建立在統計學習理論的
vc維理論和結構風險最小原理
基礎上的，
根據有限的樣本資訊在模型的複雜性
即對特定訓練樣本的學習精度，
accuracy)
和學習能力
即無錯誤地識別任意樣本的能
力之間尋求最佳折衷，以
期獲得最好的推廣能力
(generalizatin
ability)
。支援向量機方法的幾個主要優點
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