“所以现在人们经常讲的Data Mining的其他形式，比如Machine Learning（机器学习）或Statistic Learning（统计学习），这些技术方面的进展将会越来越快。” 在大数据时代，技术已经不成问题。
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Found on statistic learning theory (SLT), a sub-sampling curve presentation based on support vector machine (SVM) has been put forward.
与统计学习理论相结合，提出了一种基于支持向量机的优化子采样曲面表示方法。
参考来源 - 基于核机器学习方法的点云处理若干方法研究SVM (Support Vector Machine) algorithm is the newest branch of statistic learning theory.
支持向量机算法是统计学习理论中最年轻的分支。
参考来源 - 多分类支持向量机的研究及在说话人识别中的应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Absrtact: SVM (support vector machine) algorithm is the newest branch of statistic learning theory.
摘要：支持向量机(SVM)算法是统计学习理论中最年轻的分支。
Support vector machine is a new machine learning algorithm, based theoretically on statistic learning theory created by Vapnik.
为了系统地归纳统计学习理论与支持向量机的基本思想和算法，总结目前该领域的最新研究成果。
Thus, combined with research results of statistic learning theory, the optimal regress model based on least-absolute criteria, or LaOR model was proposed to solve the problem.
为此，结合统计学习理论的研究成果，建立了基于最小一乘准则的最优回归模型，并将其应用于商业银行的信贷风险评估中。
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