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模式识别理论/ pattern recognition theory // pattern recognition theory /

模式识别是计算机根据特征、属性或结构，确定一个物体、行为或现象属于某个模式类别或模式个体的过程。一般分为数据获取、基元分析、特征抽取、对象分类和后续处理等步骤。有关理论中用计算机进行模式识别可以归纳为两种方法：统计方法和句法方法。

VC维理论/ VC dimension theory /VC dimension theory
模式识别理论
统计学习理论的核心问题是分析算法的泛化能力。理论结果表明，算法的泛化能力依赖于假设空间的复杂度。VC维是一种度量假设空间复杂度的经典方法，它的出现推动了统计学习理论的早期发展。
经验风险最小化/ empirical risk minimization /empirical risk minimization
模式识别理论
机器学习的目的是找到一个关于潜在数据分布泛化能力强的模型。
结构风险最小化/ structural risk minimization /structural risk minimization
模式识别理论
一种模型选择的原则。本质是最小化基于泛化性能定义的结构复杂性及学习器的经验风险之和，以逼近期望风险。
统计学习理论/ statistical learning theory /statistical learning theory
模式识别理论
利用统计学工具为学习过程建立理论保障，进而推动学习算法的设计与改进的研究学习算法性能的框架。