作者：张楠; 范玉妹支持向量机几何算法分类
摘要：支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础，从结构风险最小化原则出发，具有很好的泛化及推广能力。传统的SVM训练算法都是把原问题转化为对偶的二次规划问题进行求解。但对偶优化问题求解存在着计算量大、速度慢等问题。几何算法利用了训练集中的几何信息，从SVM的几何意义出发求解问题，并具有直观、计算精度高等优点，易于应用。在对支持向量分类机进行理论分析基础上，对其几何算法进行了初步研究并分析了其优缺点。
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