Фундаментальные аспекты теории статистического оценивания функций и распознавания образов

Статья представляет собой краткий обзор фундаментальных идей, концепций и результатов теории статистического оценивания функций и распознавания образов. Материал опирается на теорию Вапника-Червоненкиса. Особое внимание уделяется тому, чтобы помочь читателю оценить важность распространения классического закона больших чисел на функциональные пространства и ключевую роль, которую играют такие новые понятия, как принцип минимизации эмпирического риска, состоятельность оценок при построении алгоритмов, обеспечивающих оценку функций с оптимальными свойствами.

Statistical Learning Theory, Law of Large Numbers, Consistency, VC Theory, Regularization, Complexity Control, Bounds on generalization, Generalization