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模式识别、函数拟合及概率密度估计等都属于基于数据学习的问题，现有方法的重要基础是统计学，前提是有足够多样本，当样本数目有限时难以取得理想的效果，统计学习理论（ＳＬＴ）是由Ｖａｐｎｉｋ等人提出的一种小样本统计理论，着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。ＳＬＴ为机器学习问题建立了一个较好的理论框架，也发展了一种新的通用学习算法－－支持向量机（ＳＶＭ），能够较好的解决小样本学习问题，目前，ＳＬ