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机器学习中非凸正则化约束优化：算法剖析与深度洞察

一、引言

1.1研究背景与意义

机器学习作为人工智能领域的核心分支，旨在让计算机从数据中自动学习模式和规律，以实现对未知数据的准确预测和决策。在机器学习中，优化问题是其核心环节，它的主要任务是寻找一组最优的模型参数，使得模型在给定的数据集上表现出最佳的性能。优化问题的求解质量直接影响着机器学习模型的性能，如准确性、泛化能力等，进而决定了模型在实际应用中的效果。

随着机器学习技术的广泛应用，人们面临的问题日益复杂，数据规模不断增大，数据特征也更加多样化。传统的凸优化方法在处理一些复杂的机器学习问题时，逐渐显露出其局限性。在图像识别中，为了提取图