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文档摘要

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支持向量机算法剖析与参数优化策略研究

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，机器学习作为从数据中自动提取模式和知识的技术，变得愈发重要。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为机器学习领域的核心算法之一，凭借其独特的优势和广泛的应用，占据着举足轻重的地位。

SVM的发展历程可追溯到20世纪60年代，最初的线性可分支持向量网络为其奠定了理论基础。但直到90年代，随着计算能力的提升和算法的不断优化，SVM才开始在机器学习领域崭露头角。此后，它便成为学术界和工业界研究与应用的热点。

SVM的核心思想独树一帜，它致力于