浙大研究生课件：统计学习理论与支持向量机详解

本课件是关于浙江大学研究生课程《人工智能引论》的一部分，由徐从富教授编撰，主要探讨了支持向量机（SVM）在统计学习理论（SLT）中的地位和应用。支持向量机作为一种统计学习方法的杰出代表，其理论基础牢固，基于概率论与数理统计以及泛函分析。课程强调了SLT与传统方法的区别，传统方法往往依赖于人工选择少数关键的“强特征”进行建模，而SVM则关注于大量“弱特征”的组合，通过构建“巧妙的”线性组合来逼近复杂的未知函数。 SLT的核心理念在于，尽管在实际问题中可能存在少量能够强烈反映数据规律的特征，但大量的“弱特征”通过精心设计的线性组合同样可以提供良好的预测性能。这反驳了认为复杂理论无用、简单算法胜出的观点，强调了理论的重要性。课程还涵盖了SLT的发展历史，展示了其如何从理论层面推动了机器学习领域的发展，并且为实践中的问题解决提供了有力工具。 此外，课程大纲包括了对SVM的概述，介绍了其基本原理和技术，以及当前的研究现状。通过深入浅出的方式，徐教授引导学生理解并掌握这一强大的机器学习模型，为他们在人工智能领域进一步研究打下坚实的基础。最后，课程引用了《约翰福音》中的经文，可能是在强调理论与信仰在科学研究中的价值。 本课件不仅提供了扎实的数学支持，还展示了如何将理论应用于解决实际问题，是理解和运用支持向量机的重要参考资料。