统计学习理论 编辑
统计学习理论，一种机器学习的架构，根据统计学与泛函分析而建立。统计学习理论基于资料，找出预测性函数，之后解决问题。支持向量机的理论基础来自于统计学习理论。
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郑宇怀，祖籍潮汕民系的加拿大计算机科学家，统计学家。现任职于牛津大学统计学系和计算机系，他的主要研究内容为统计学习理论。此前他曾在伦敦大学学院研究机器学习。
经验风险最小化 是统计学习理论里的一项原则，该原则下有一系列机器学习 ，经验风险最小化用于为这些算法的性能提供理论上的界。核心思想是，我们无法确切知道算法在实际中的运行情况，因为我们不知道算法将在其上运行的数据的真实分布，但借助经验风险最小化，我们可以在一组已知的训练数据上衡量其性能。