Vapnikの原理
ある問題を解くとき，その問題よりも難しい問題を途中の段階で解いてはならないという原理
プログラマの教訓的によく使われる
途中で難しい問題があるならそれを回避する方法を考えた方が良いし，回避出来ないなら最終的なタスクを変えて回避した方がいい
サポートベクトルマシン(SVM)の提案者であるVapnikがStatistical Learning Theoryという教科書の中で書いたらしい． 確率密度の推定は困難な問題都知られており，これを回避することが統計的機械学習において非常に重要である．
SVMはこの原理を踏襲し成功した典型的な例である
SVMはデータ生成の確率分布を推定するという一般的かつ困難な問題を解くことなく，パターン認識に必要な決定境界のみ学習する kimitoboku.icon 人に質問する時とかに，無駄に中間の問題を聞いて，実は最終的なタスクを解くもっと簡単な方法があるのはよくある話なので気をつけて行きたい
rtok.icon言われてみればSVMってそうだな。