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《支持向量机变体算法研究与改进》
一、引言
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，广泛应用于分类、回归和异常检测等问题。然而，随着数据规模的扩大和复杂性的增加，传统的支持向量机算法在处理高维数据和大规模数据集时，可能存在计算效率低下和泛化能力不足等问题。因此，研究并改进支持向量机变体算法显得尤为重要。本文旨在研究支持向量机的基本原理，探讨现有变体算法的优缺点，并针对当前问题提出改进策略。
二、支持向量机基本原理
支持向量机是一种二分类算法，其基本思想是通过寻找一个最优超平面来将不同类别的数据分隔开来。该超平面由支持向量（位于数据
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