摘要：统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论，是模式识别领域新近发展的一种新理论，着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质。它为小样本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，较好地解决了小样本机器学习问题。该文旨在介绍统计学习理论的基本思想、特点、研究现状和一些思考。

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