基本信息

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文档摘要

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探索SVM分类器的前沿扩展与多元应用

一、绪论

1.1研究背景与动机

在机器学习领域，分类算法始终是研究与应用的关键领域。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）分类器作为其中的重要成员，自20世纪90年代由Vapnik等人提出后，凭借其基于统计学习理论的坚实基础和出色的分类性能，迅速在众多领域崭露头角。

SVM分类器的基本原理是在特征空间中寻找一个最优的分离超平面，使得不同类别的样本之间的间隔最大化。在处理线性可分问题时，它能直接找到这样一个超平面来实现精确分类；而面对线性不可分问题，通过引入核函数，将低维输入空间的数据映射到高维特征空间，从而巧妙