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1范数中心支持向量机：理论剖析与多元应用探究.docx

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1-范数中心支持向量机：理论剖析与多元应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

机器学习作为人工智能领域的重要分支，旨在让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策。支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）作为机器学习中的经典算法，自20世纪90年代被提出以来，凭借其坚实的理论基础和出色的性能，在模式识别、数据分类、回归分析等众多领域得到了广泛应用。SVM的核心思想是在高维空间中寻找一个最优分类超平面，使得不同类别的数据点能够被最大限度地分开，从而实现良好的分类效果。

在实际应用中，SVM也面临一些挑战。例如，当训练数据存在噪声、异

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