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双超球支持向量机算法的改进方法研究
一、引言
随着大数据时代的到来，机器学习算法在各个领域的应用越来越广泛。支持向量机（SVM）作为一种经典的监督学习算法，在分类、回归等问题上表现出强大的性能。双超球支持向量机（TwinSphericalSupportVectorMachine，简称TSSVM）作为支持向量机的一种变体，在处理高维、非线性等问题时具有独特的优势。然而，传统的TSSVM算法仍存在一些不足，如计算复杂度高、对参数敏感等。因此，本文旨在研究TSSVM算法的改进方法，以提高其性能和泛化能力。
二、传统双超球支持向量机算法概述
双超球支持向量机算法是一种基于超球面的支持向量机算法
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