基本信息

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文档摘要

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面向对称多面体扰动数据的支持向量机算法创新与实践

一、引言

1.1研究背景

在机器学习领域，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）凭借其坚实的理论基础和出色的泛化能力，占据着举足轻重的地位。自20世纪90年代被提出以来，SVM在模式识别、数据挖掘、生物信息学等众多领域得到了广泛应用。其核心思想是通过寻找一个最优的分类超平面，将不同类别的数据点尽可能地分开，从而实现高效的分类与回归任务。

在实际应用中，SVM展现出了强大的性能。在图像识别领域，它能够准确识别手写数字、区分不同类别的物体图像；在文本分类中，SVM可以将大量的文本按照主题进行分类，如新闻分