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摘要
对基于弹珠损失函数的孪生支持向量机的改进及研究
支持向量机是机器学习中的一个重要方法。在分类，回归，聚类等领域，支持向量
机都是主要的使用工具。支持向量机与特征选择也有着密切的关系，这种关系主要体现
在以下几个方面：第一，特征选择作为预处理步骤可以对冗余或不平衡的数据集进行处
理，提高模型的泛化能力。第二，支持向量机可以提供每个特征在分类决策中的权重信
息。在使用线性核函数的情况下，支持向量机的决策边界可以表示为特征的线性组合，
而特征权重即为这些特征在决
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