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文档摘要

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结构化非平行支持向量机：理论剖析与算法创新

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1支持向量机发展脉络

支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的发展是机器学习领域的一段重要历程，其理论与应用的不断演进，为解决各类复杂问题提供了强大的工具。

20世纪60年代，Vapnik等人提出了结构风险最小化（StructuralRiskMinimization,SRM）理论，这一理论犹如一颗种子，为支持向量机的后续发展奠定了坚实的理论根基。在当时的机器学习研究背景下，传统的机器学习方法多基于经验风险最小化原则，然而这容易导致模型在面对复杂数据时出现过拟合等问