基于向量投影的支持向量机增量学习算法：原理、设计与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

机器学习作为人工智能领域的核心技术，近年来取得了飞速发展。从最初简单的基于规则的学习算法，到如今复杂的深度学习模型，机器学习在图像识别、自然语言处理、生物信息学等众多领域都展现出了强大的应用潜力，为解决各种复杂问题提供了新的思路和方法。随着数据量的爆炸式增长和应用场景的日益复杂，传统的机器学习算法在处理大规模、高维度数据时面临着诸多挑战。尤其是在分布式环境下，数据集往往分布在不同的节点上，传统的批量学习算法需要将所有数据集收集到一个中心节点进行训练，这不仅会带来显著的通信开销，导致数据传输的延迟和带宽的浪