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《支持向量机增量学习算法研究》

一、引言

随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸式的增长，如何有效地处理这些数据并从中提取有用的信息成为了一个重要的研究课题。支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）作为一种重要的机器学习算法，在分类、回归等问题上表现出色。然而，传统的SVM算法在处理大规模数据时，由于需要计算大量的样本距离和内积，导致计算复杂度较高，且容易受到内存限制。为了解决这一问题，本文提出了一种支持向量机增量学习算法，旨在提高SVM在处理大规模数据时的效率和准确性。

二、支持向量机基本原理

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其基本思想是通过寻找一