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文档摘要

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混合核函数支持向量机：原理、优化与多元应用探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，机器学习作为人工智能领域的关键技术，正深刻地改变着人们的生活和工作方式。从图像识别到自然语言处理，从金融风险预测到医疗诊断辅助，机器学习技术的应用无处不在，为解决各种复杂问题提供了强大的工具和方法。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为机器学习领域的经典算法之一，自提出以来就备受关注，并在众多领域取得了广泛而成功的应用。

SVM最初由Vapnik等人于1995年正式提出，其基于统计学习理论，旨在寻找一个最优超平面，将不同类别的数据尽可能分开，同时最大化分