标题：控制的统计学习理论：有限样本视角

摘要：本教程调查概述了统计学习理论中与控制和系统识别相关的最新非渐进性进展。虽然在所有控制领域都取得了实质性进展，但当涉及到线性系统辨识和线性二次调节器的学习时，该理论发展得最为完善，这也是本文的重点。从理论角度来看，这些进步背后的大部分工作都是为了适应现代高维统计和学习理论的工具。虽然与对整合机器学习工具感兴趣的控制理论家高度相关，但基础材料并不总是容易获得。为了纠正这一点，我们提供了相关材料的完整介绍，概述了所有关键思想和支撑最近结果的技术机制。我们还提出了一些悬而未决的问题和未来的方向。