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支持向量机增量学习算法：原理、优化与多元应用.docx

发布：2025-05-07约4.24万字共32页下载文档

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支持向量机增量学习算法：原理、优化与多元应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在机器学习领域，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）凭借其出色的理论基础和卓越的性能表现，占据着举足轻重的地位。SVM由VladimirN.Vapnik等人于20世纪90年代提出，它基于统计学习理论，旨在寻找一个最优的分类超平面，能够将不同类别的数据尽可能地分隔开，同时最大化分类间隔，以实现良好的泛化能力。

SVM的核心优势在于其能够有效处理线性不可分问题。通过引入核函数，SVM可以将低维空间中的非线性数据映射到高维特征空间，使得在高维空间中数据变得线性可分，进

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