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90年代末至2000年代初，以Vapnik的支持向量机及VC维理论、Michael Jordan和Zoubin Ghahramani推动的概率图模型为代表的统计学习理论崛起，使概率视角成为ML主流分析语言
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2026/8/6
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待验证统计学习理论由Vladimir Vapnik等人在20世纪60-90年代系统建立76% 相似待验证Vladimir Vapnik与Alexey Chervonenkis于1960-70年代建立了VC理论，为监督学习的泛化能力提供数学基础72% 相似待验证支持向量机（SVM）由 Vapnik 等人于 1990 年代基于统计学习理论提出，其核心思想是在高维特征空间中寻找最大间隔超平面以实现分类71% 相似待验证SVM 的理论根基是 Vapnik 与 Chervonenkis 共同建立的 VC 理论，从泛化误差界的角度为机器学习提供数学框架65% 相似待验证机器学习范式转变可追溯到20世纪80-90年代，从符号主义AI转向统计学方法65% 相似
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