基本信息

---

下载

文档摘要

---

支持向量机：机器学习中的理论、应用与展望

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，致力于从海量数据中挖掘潜在模式和规律，实现对未知数据的准确预测与分析，在众多领域发挥着关键作用。自20世纪90年代，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）应运而生，作为机器学习领域的重要算法，SVM基于统计学习理论，巧妙地将数据映射到高维空间，通过寻找最优超平面来实现数据分类与回归等任务，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题时表现卓越。

从发展历程来看，SVM的起源可追溯到20世纪60年代，当时其基本