基于隨機集樣本的統(tǒng)計學習理論基礎.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、基于隨機樣本的統(tǒng)計學習理論被認為是目前關于小樣本統(tǒng)計學習的最佳理論，并已成為繼神經(jīng)網(wǎng)絡之后機器學習領域新的研究熱點。但是，該理論難以處理現(xiàn)實世界中客觀存在的基于隨機集樣本的小樣本統(tǒng)計學習問題。
　　 本文探討了基于隨機集樣本的統(tǒng)計學習理論，首先討論了隨機集的定義及其分布函數(shù)等性質(zhì)，并給出了基于m維隨機變量的大數(shù)定律等一些重要的不等式。然后給出了經(jīng)驗風險最小化原則（ERM）的嚴格一致性的定義，并證明了基于隨機集樣本的關鍵定理。最后

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