“支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上”
结构化风险
结构化风险 = 经验风险 + 置信风险
经验风险 =
置信风险 = 分类器在未知文本上分类的结果的误差
置信风险因素：
样本数量，给定的样本数量越大，学习结果越有可能正确，此时置信风险越小；
分类函数的VC维，显然VC维越大，推广能力越差，置信风险会变大。
提高样本数量，降低VC维，降低置信风险。
以前机器学习的目标是降低经验风险，要降低经验风险，就要提高分类函数的复杂度，导致VC维很高，VC维高，置信风险就高，所以，结构风险也高。---- 这是SVM比其他机器学习具有优势的地方。
svm能达到降低vc维，最主要那个是核函数的引入。