状态空间与支持向量机的联系与区别

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本人最近在研究机器学习技术，请教状态空间 state space与支持向量机svm的联系与区别？做指数预测用

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关键词：支持向量机 状态空间 向量机 State Space Space 联系 向量 状态空间

个人谨慎认为没有什么关系，
状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于状态空间法需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用于表示比较简单的问题。时间性方法与时间序列有关联，是现代控制论的运用。

支持向量机是在小样本数据下，为了使结构风险最下，在模型复杂性和学习能力，也就是说在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力 。

因此，我个人认为他们不一样。

xie xi yi xia~~~~~~~~~~~~~~~

受教了~~~~~~~~~~~~~~~~~