统计学习理论VC维统计学习理论是一种研究训练样本有限情况下的机器学习规律的学科
它可以看作是基于数据的机器学习问题的一个特例，即有限样本情况下的特例
统计学习理论从一些观测（训练）样本出发，从而试图得到一些不能通过原理进行分析得到的规律，并利用这些规律来分析客观对象，从而可以利用规律来对未来的数据进行较为准确的预测
例如，对全国未来几年人口数量进行预测，就需要先采集到过去几年甚至几十年的人口数据，并对其变化规律做出统计学方面的分析和归纳，从而得到一个总体的预测模型，这样就可以对未来几年的人口总体走势作一个大概的估计和预测
显然，这里采集到的过去人口的数据越准确，年份越长，分析归纳得到的统计规律就越准确，对未来人口预测就越接近真实水平
另外，如果只采集到了过去几年的人口数据，那么，这样得到的统计模型无论如何也是不够完美的
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