摘要：支持向量机是一种新的机器学习算法,它的理论基础是Vapnik创建的统计学习理论.它采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型预测误差的上界,从而提高了模型的泛化能力.本文通过SVM在函数逼近中的应用,研究了SVM的小样本学习、泛化能力和抗噪声扰动能力.

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