【摘 要】
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支持向量机是当前机器学习领域的研究热点。本文对支持向量机一些算法进行了研究。全文共分五章，如下：第一章概括了支持向量机的两种数学描述—最大间隔描述和平分最近点描述，列出了支持向量机几种常见和流行算法，并指出了他们存在的问题。第二章研究了针对最大间隔描述的支持向量机流行快速算法──SMO算法。总结了SMO算法的原理，用程序实现了SMO算法。经用典型的双螺线问题对算法进行测试，显示：SMO算法运算效率
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支持向量机是当前机器学习领域的研究热点。本文对支持向量机一些算法进行了研究。全文共分五章，如下：
第一章概括了支持向量机的两种数学描述—最大间隔描述和平分最近点描述，列出了支持向量机几种常见和流行算法，并指出了他们存在的问题。
第二章研究了针对最大间隔描述的支持向量机流行快速算法──SMO算法。总结了SMO算法的原理，用程序实现了SMO算法。经用典型的双螺线问题对算法进行测试，显示：SMO算法运算效率较经典的QP算法有很大提高，它有应用于大规模问题的潜力。
第三章研究了针对平分最近点描述的支持向量机Keerthi快速算法。总结了Keerthi快速算法的原理，并用程序给予了实现。经用典型的双螺线问题对算法进行测试，显示：Keerthi算法运算效率较经典的QP算法也有很大提高，与SMO算法可以比美，同样具有应用于大规模问题的潜力。
第四章研究了SVM平分最近点描述中收缩参数D的自动确定问题。指出了参数D优化的必要性。提出了自动优化最优收缩参数D的方法，及考虑其优化的支持向量机算法框架。并用实验初步验证了优化D的方法的可行性。关于参数D的研究有较大的新颖性。
第五章给出了全文的结论，指出了一些问题，并给出了下一步工作的展望。
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