浙大SVM教程：三角函数拟合与统计学习理论

本资源是一份浙江大学研究生课程《人工智能引论》的讲义，由徐从富教授编撰，探讨了支持向量机（SVM）在统计学习理论（SLT）中的应用。该章节详细介绍了SLT与SVM的地位和作用，强调了其在复杂理论与实用算法之间的平衡。SLT以其严谨的数学基础，如概率论、数理统计和泛函分析，为机器学习提供了坚实的理论支持。 SVM被描述为统计学习方法的杰出代表，它不仅具有严密的数学证明，还通过实例反驳了关于复杂理论无用和简单算法足够有效的传统观念。SLT认为，虽然在实际问题中可能有少数“强特征”可以通过简单的线性组合表现良好，但在大多数情况下，“弱特征”的巧妙组合才是关键，这与传统的特征选择方法有所不同。 SVM的核心思想在于，它不着重于特征的选择，而是寻找一种能够最大化类别间隔的方式，通过构建一个超平面来划分数据，即使对于难以线性分类的数据也能通过核技巧进行非线性转换。这种方法使得SVM能够在面对大量“弱特征”时仍能高效地逼近复杂的依赖关系，从而展现出高度的灵活性和实用性。 此外，讲义还提到了SLT与SVM的研究现状，以及引用了一些相关的参考文献，以供进一步深入学习。这份资料提供了一个深入理解SVM在现代机器学习中的重要性和应用策略的窗口。