基本信息

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文档摘要

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准线性支持向量机训练子集划分的深度剖析与优化策略研究

一、绪论

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，从而对新数据进行预测和决策，其重要性不言而喻。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为机器学习领域的关键算法，自诞生以来便备受关注。它基于统计学学习理论，核心思想是寻找一个最优分类超平面，使不同类别数据点之间的间隔最大化，以此提升模型的泛化能力。这一独特的优势使得SVM在处理高维数据和非线性问题时表现卓越，在模式识别、生物信息学、金融预测等众多领域得到了广泛应用