剖析Pascal对偶风险模型在周期性问题中的挑战与突破

一、引言

1.1研究背景

随着信息技术的飞速发展，机器学习作为人工智能领域的核心技术之一，在过去几十年中取得了令人瞩目的进展。从早期简单的感知机模型，到如今复杂的深度学习网络，机器学习算法不断演进，其应用领域也日益广泛，涵盖了图像识别、自然语言处理、语音识别、医疗诊断、金融风险评估等众多领域。在机器学习中，分类和回归是两个主要任务，而二分类问题又是分类任务中的重要组成部分，广泛应用于二元分类、情感分析、异常检测等实际场景中。

在二分类问题的研究进程中，Pascal对偶风险模型应运而生，它凭借独特的优势在分类器优化领域占据了重要地位。该