基本信息

---

下载

文档摘要

---

支持向量机硬件实现及优化策略：理论、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，机器学习作为一门多领域交叉学科，致力于让计算机从数据中自动学习模式和规律，以实现对未知数据的准确预测和分类，其重要性愈发凸显。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为机器学习领域的核心算法之一，凭借独特的优势在众多领域发挥着关键作用。

SVM的核心思想源于结构风险最小化原则，旨在寻找一个最优超平面，能够最大化不同类别数据之间的间隔，从而实现对数据的有效分类。当面对线性不可分的数据时，SVM通过核技巧将数据映射到高维空间，使其在高维空间中变得线