支持向量机的理论与算法研究

支持向量机算法在图像识别中的研究与应用在当今信息技术高速发展的时代，图像识别技术已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。

随着计算机性能及算法的进步，图像识别技术也越来越成熟。

其中，支持向量机算法是一种被广泛应用于图像识别中的重要算法。

本文将就支持向量机算法在图像识别中的研究与应用进行深入探讨。

一、支持向量机算法概述支持向量机算法，也叫做SVM，是一种监督学习的分类算法。

SVM的核心思想是将数据映射到高维空间中，然后通过找到最大间隔超平面来将不同类别的样本分离开来。

在实际应用中，SVM广泛用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域。

二、支持向量机算法在图像识别中的应用1. 人脸识别人脸识别是图像识别中的一个常见任务，也是SVM算法的一个重要应用领域。

在人脸识别中，SVM算法可以通过将人脸图像与降维后的特征空间中的训练数据进行比较，来判断测试样本的类别。

2. 图像分类在图像分类任务中，SVM算法同样有着广泛的应用。

以图像分类中的猫狗分类为例，SVM算法可以通过提取图像中的特征，构建训练样本集和测试样本集，最终通过SVM算法的分类准确率对测试样本进行分类。

3. 文字识别在文字识别中，SVM算法也是目前主流的分类算法之一。

通过对训练集中的文字图像进行特征提取，使用SVM算法构建分类模型，可以实现对测试数据的高精确度分类，从而实现自动化文字识别的功能。

三、支持向量机算法在图像识别中的研究1. 特征提取在图像识别中，特征提取是一个重要的环节。

目前常用的特征提取方法有SIFT、HoG、LBP等。

其中SIFT特征可以通过SVM算法进行分类，从而实现图像识别。

2. 数据增强数据增强是一种有效的方法，可以提高SVM算法的分类准确率。

数据增强技术可以通过基于原始数据的旋转、翻转、缩放等方式，对训练样本进行扩充，以提高分类准确率。

3. 优化算法在SVM算法中，核函数的选择以及参数优化对分类结果的影响十分重要。

目前，主要的优化算法有SMO、PSO等。

《模式识别中的支持向量机方法》篇一一、引言在当今的数据时代，模式识别已经成为了许多领域的重要工具。

而支持向量机（Support Vector Machine，SVM）则是模式识别领域中最为常用的算法之一。

其算法具有高精度、适应性强等优点，广泛运用于分类、回归以及聚类等多种场景中。

本文旨在全面而系统地探讨模式识别中支持向量机方法的理论基础和实施方法。

二、支持向量机的基本理论支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，它的核心思想是在特征空间中寻找一个超平面，使得该超平面能够尽可能准确地划分正负样本。

这个超平面是通过最大化间隔（即两个类别之间的最小距离）来确定的。

1. 线性可分SVM对于线性可分的数据集，SVM通过寻找一个超平面来将数据集划分为两个类别。

这个超平面是唯一确定的，且能够使得两个类别之间的间隔最大化。

2. 非线性SVM对于非线性可分的数据集，SVM通过使用核函数将数据映射到高维空间，从而将非线性问题转化为线性问题。

常用的核函数包括多项式核函数、高斯径向基核函数等。

三、支持向量机的实现方法1. 训练阶段在训练阶段，SVM需要先构建一个优化问题，其目标是最小化正负样本的分类误差和最大化分类间隔。

这个优化问题通常可以通过求解一个二次规划问题得到最优解，也就是SVM的最优分类边界和各个向量的支持值（支持向量）。

2. 测试阶段在测试阶段，SVM将新的输入样本通过核函数映射到高维空间中，并利用训练阶段得到的分类边界对新的输入样本进行分类。

如果输入样本在正类一侧，则被分类为正类；反之，如果输入样本在负类一侧，则被分类为负类。

四、支持向量机的应用场景支持向量机（SVM）具有广泛的应用场景，包括但不限于：图像识别、文本分类、生物信息学、手写数字识别等。

其中，图像识别是SVM应用最为广泛的领域之一。

在图像识别中，SVM 可以有效地处理图像的局部特征和全局特征，从而实现高精度的图像分类和识别。

此外，SVM在文本分类和生物信息学等领域也取得了显著的应用成果。

支持向量机在风险评估中的应用方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在风险评估中有着广泛的应用。

本文将从理论基础、特征选择、模型训练和评估等方面来探讨支持向量机在风险评估中的应用方法。

一、理论基础支持向量机是一种监督学习算法，其基本思想是通过寻找一个最优的超平面来实现分类或回归任务。

在风险评估中，我们常常需要对样本进行二分类，即将样本划分为正常和风险两类。

支持向量机通过最大化样本与超平面的间隔来实现分类，从而提高分类的准确性和泛化能力。

二、特征选择在风险评估中，选择合适的特征对于模型的准确性至关重要。

支持向量机可以通过特征选择来提取最具有区分性的特征，从而提高模型的性能。

常用的特征选择方法包括相关系数分析、主成分分析和信息增益等。

通过这些方法，我们可以选择出与风险评估相关的特征，提高模型的预测能力。

三、模型训练支持向量机的模型训练包括两个主要步骤：样本标注和参数优化。

首先，我们需要对样本进行标注，将其划分为正常和风险两类。

然后，通过选择合适的核函数和调整相关参数，使得模型能够最好地拟合样本数据。

常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数等。

通过调整核函数和参数，我们可以得到一个更加准确的模型。

四、模型评估在风险评估中，我们需要对模型的性能进行评估，以确定其准确性和可靠性。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值和ROC曲线等。

通过这些指标，我们可以评估模型的分类能力和泛化能力。

此外，我们还可以使用交叉验证方法来评估模型的性能，以减少模型的过拟合和欠拟合问题。

五、案例分析为了更好地理解支持向量机在风险评估中的应用方法，我们可以通过一个案例来进行分析。

假设我们需要对某个公司的财务数据进行风险评估，我们可以使用支持向量机来构建一个分类模型。

首先，我们选择合适的特征，如营业收入、净利润和资产负债比等。

然后，我们对样本进行标注，将其划分为正常和风险两类。

《基于支持向量机的供水管道泄漏检测算法研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快，供水系统作为城市基础设施的重要组成部分，其安全性和稳定性显得尤为重要。

供水管道泄漏检测是保障供水系统正常运行的关键环节。

传统的泄漏检测方法往往依赖于人工巡检或定期检查，这种方式效率低下且易出现漏检、误检等问题。

因此，研究一种高效、准确的供水管道泄漏检测算法具有重要的现实意义。

本文提出了一种基于支持向量机（SVM）的供水管道泄漏检测算法，旨在提高泄漏检测的准确性和效率。

二、支持向量机（SVM）理论概述支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。

其基本思想是将输入空间通过非线性变换映射到高维特征空间，然后在该空间中构建最优分类边界。

SVM具有较好的泛化能力和鲁棒性，在处理高维数据和复杂模式识别问题上表现出色。

在供水管道泄漏检测中，SVM可以通过学习正常和泄漏状态下的管道数据，建立泄漏检测模型，实现对管道泄漏的准确判断。

三、算法设计1. 数据采集与预处理首先，需要收集正常和泄漏状态下的供水管道数据，包括压力、流量、温度等参数。

对数据进行清洗、去噪和归一化处理，以消除异常值和噪声对模型的影响。

2. 特征提取与选择从预处理后的数据中提取出与管道泄漏相关的特征，如压力变化率、流量波动等。

通过特征选择算法，选择出对泄漏检测敏感且具有代表性的特征。

3. 模型训练与优化将提取出的特征输入到SVM模型中进行训练。

通过调整SVM的参数，如核函数、惩罚系数等，优化模型的性能。

同时，采用交叉验证等方法对模型进行评估，确保模型的泛化能力和鲁棒性。

4. 泄漏检测与报警将实时采集的管道数据输入到训练好的SVM模型中，判断管道是否发生泄漏。

当模型判断为泄漏时，启动报警系统，通知相关人员进行处理。

同时，可以结合其他检测手段对泄漏情况进行进一步确认和处理。

四、实验与分析为了验证基于SVM的供水管道泄漏检测算法的有效性，我们进行了实验分析。

实验数据来源于某城市供水系统的实际运行数据。

支持向量机算法的原理支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。

它的原理基于统计学习理论中的结构风险最小化原则，通过寻找一个最优的超平面来实现数据的分类。

在SVM中，数据被看作是高维空间中的点，每个点都有一个与之对应的特征向量。

这些特征向量的维度取决于特征的数量。

SVM的目标是找到一个超平面，使得其能够尽可能地将不同类别的数据点分隔开。

超平面是一个d维空间中的d-1维子空间，其中d为特征向量的维度。

在二维空间中，超平面即为一条直线，可以完全将两类数据点分开。

在更高维的空间中，超平面可以是一个曲面或者是一个超平面的组合。

为了找到最优的超平面，SVM引入了支持向量的概念。

支持向量是离超平面最近的数据点，它们决定了超平面的位置和方向。

通过最大化支持向量到超平面的距离，SVM能够找到一个最优的超平面，使得分类误差最小化。

SVM的核心思想是将低维空间中的数据映射到高维空间中，使得原本线性不可分的数据变得线性可分。

这一映射是通过核函数实现的。

核函数能够计算两个数据点在高维空间中的内积，从而避免了显式地进行高维空间的计算。

常用的核函数有线性核、多项式核和高斯核等。

SVM的训练过程可以简化为一个凸优化问题。

通过最小化结构风险函数，SVM能够找到一个最优的超平面，使得分类误差最小化。

结构风险函数由经验风险项和正则化项组成。

经验风险项衡量了分类器在训练集上的错误率，正则化项则防止过拟合。

SVM的优点是具有较好的泛化性能和较强的鲁棒性。

由于最大化支持向量到超平面的距离，SVM对异常值不敏感，能够有效地处理噪声数据。

此外，SVM还可以通过引入松弛变量来处理非线性可分的问题。

然而，SVM也存在一些限制。

首先，SVM对于大规模数据集的训练时间较长，且对内存消耗较大。

其次，选择合适的核函数和参数是一个挑战性的问题，不同的核函数和参数可能会导致不同的分类结果。

《基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法研究》篇一一、引言随着科技的发展，金融领域已经发生了深刻的变革。

特别是在金融市场预测和风险评估方面，如何准确地捕捉和分析金融时间序列数据成为了关键。

支持向量机（SVM）作为一种有效的机器学习算法，在金融时间序列分析预测中得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法，以期为金融市场的预测和决策提供理论支持。

二、支持向量机概述支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，其核心思想是将数据映射到高维空间中，并通过最大化不同类别数据点之间的间隔来找到一个最佳分类超平面。

在金融时间序列分析中，SVM能够有效地捕捉到数据的非线性特征和动态变化，对未来的走势进行预测。

三、金融时间序列的特点金融时间序列数据具有复杂的非线性、波动性等特点。

与一般的数据相比，金融时间序列的变动具有很大的不确定性和难以预测性。

此外，金融市场受到政策、经济等多重因素的影响，导致金融时间序列数据的复杂性更加突出。

因此，对于金融时间序列的分析和预测需要采用更加先进的算法和技术。

四、基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法针对金融时间序列的特点，本文提出了一种基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法。

该算法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始的金融时间序列数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填充缺失值等操作。

2. 特征提取：根据金融时间序列的特点，提取出重要的特征信息，如价格、成交量等。

3. 模型构建：采用支持向量机算法构建分类或回归模型，对未来的走势进行预测。

4. 模型评估：通过交叉验证等方法对模型进行评估和优化，提高模型的预测精度和泛化能力。

五、实验与分析本文采用某股票市场的历史交易数据进行了实验和分析。

首先，对数据进行预处理和特征提取；然后，构建基于支持向量机的分类和回归模型；最后，对模型进行评估和优化。

实验结果表明，基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法在股票市场走势的预测中具有较高的准确性和泛化能力。

支持向量机支持向量机模型选择研究摘要: 统计学习理论为系统地研究有限样本情况下的机器学习问题提供了一套比较完整的理论体系。

支持向量机(suPportvectorMachine,SVM) 是在该理论体系下产生的一种新的机器学习方法它能较好地解决小样本、非线性、维数灾难和局部极小等问题, 具有很强的泛化能力。

支持向量机目前已经广泛地应用于模式识别、回归估计、概率密度估计等各个领域。

不仅如此, 支持向量机的出现推动了基于核的学习方法(Kernel-based Learning Methods)的迅速发展, 该方法使得研究人员能够高效地分析非线性关系, 而这种高效率原先只有线性算法才能得到。

目前, 以支持向量机为主要代表的核方法是机器学习领域研究的焦点课题之一。

众所周知, 支持向量机的性能主要取决于两个因素:(1) 核函数的选择;(2) 惩罚系数(正则化参数)C的选择。

对于具体的问题,如何确定SVM中的核函数与惩罚系数就是所谓的模型选择问题。

模型选择,尤其是核函数的选择是支持向量机研究的中心内容之一。

本文针对模型选择问题,特别是核函数的选择问题进行了较为深入的研究。

其中主要的内容如下:1. 系统地归纳总结了统计学习理论、核函数特征空间和支持向量机的有关理论与算法。

2. 研究了SVM参数的基本语义,指出数据集中的不同特征和不同样本对分类结果的影响可以分别由核参数和惩罚系数来刻画,从而样木重要性和特征重要性的考察可以归结到SVM的模型选择问题来研究。

在对样本加权svM莫型（例如模糊SVM分析的基础上,运用了特征加权svM莫型, 即FWSVM本质上就是SVM与特征加权的结合。

3,在系统归纳总结SVM莫型选择。

尤其是核函数参数选择的常用方法（例如交叉验证技术、最小化LOO M差及其上界、优化核评估标准）。

关键词:机器学习;莫式分类;支持向量机;莫型选择;核函数; 核函数评估支持向量机基础引言机器学习的科学基础之一是统计学。

基于支持向量机的图像识别算法研究第一章介绍随着科技的发展，计算机视觉技术开始成为人工智能领域的热门研究方向。

而图像识别技术——通过对输入图片进行分析和处理，辨认出图像中的对象——则是计算机视觉技术应用的重要技术之一。

在各种图像识别技术中，支持向量机算法（Support Vector Machine, SVM）因为其优秀的分类性能和可扩展性，已经成为了一种常见的分类算法之一。

本文将探讨基于支持向量机的图像识别算法。

第二章支持向量机SVM 是一种分类算法，它寻找一个超平面（超平面是 n-1 维的），将数据分为不同的类别。

对于二分类问题，SVM通过构建最优超平面将数据分为两部分，从而达到分类的目的。

但在实际操作中，数据很可能不是线性可分的。

为了解决这个问题，SVM 使用了核函数。

核函数来自于将非线性问题转化为线性问题的技巧。

常用的核函数有线性、多项式和径向基等。

第三章 SVM 的应用支持向量机算法是一种被广泛使用且准确率高的分类算法，因此在图像分类和识别领域也广受欢迎。

在图像分类问题中，SVM 可以通过对样本之间的距离进行映射（即特征提取），以提高图像分类的准确性。

常用的特征提取方法有 SIFT, HOG 和 LBP 等。

还可以将 SVM 与深度学习相结合，构建深度支持向量机（Deep Support Vector Machine, DSVM）用于图像分类问题。

第四章 SVM 在物体识别中的应用支持向量机在目标检测和物体识别中也有广泛的应用。

在物体识别中，SVM 可以通过将物体的视觉特征与已知的物体类别进行匹配，以确定物体的类别。

常见的视觉特征包括颜色、形状和纹理等。

由于 SVM 在处理高维空间数据方面的优势，也被广泛应用于目标跟踪中。

第五章 SVM 图像分类的案例研究为了更好地理解 SVM 在图像分类中的应用，下面介绍一个基于 SVM 的图像分类的案例。

我们以 CIFAR-10 数据库为例，该数据库包括 10 种不同类别的图像（如飞机、汽车、鸟类等）。

支持向量机和最小二乘支持向量机的比较及应用研究一、本文概述随着和机器学习技术的迅速发展，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）作为两类重要的分类和回归算法，在诸多领域都取得了显著的应用成果。

本文旨在对SVM和LSSVM进行深入研究，对比分析两者的理论原理、算法特性以及应用效果，探讨各自的优势和局限性，从而为实际问题的求解提供更为精准和高效的算法选择。

本文首先回顾SVM和LSSVM的基本理论和算法实现，阐述其在处理分类和回归问题时的基本思想和方法。

随后，通过对比分析，探讨两者在算法复杂度、求解效率、泛化性能等方面的差异，并结合具体应用场景，评估两种算法的实际表现。

在此基础上，本文将进一步探索SVM和LSSVM在实际应用中的优化策略，如参数选择、核函数设计、多分类处理等，以提高算法的性能和鲁棒性。

本文将总结SVM和LSSVM的优缺点，并对未来研究方向进行展望。

通过本文的研究，希望能够为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考，推动SVM和LSSVM在实际应用中的进一步发展。

二、支持向量机（SVM）的基本原理与特点支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习算法，它主要用于分类、回归和异常检测等任务。

SVM 的基本思想是通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类，使得该超平面能够最大化地将不同类别的数据分隔开。

这个超平面是由支持向量确定的，这些支持向量是离超平面最近的样本点。

稀疏性：SVM 的决策函数仅依赖于少数的支持向量，这使得模型具有稀疏性，能够处理高维数据并减少计算复杂度。

全局最优解：SVM 的优化问题是一个凸二次规划问题，这意味着存在唯一的全局最优解，避免了局部最优的问题。

核函数灵活性：SVM 可以通过选择不同的核函数来处理不同类型的数据和问题，例如线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。

《基于支持向量机的聚类及文本分类研究》篇一一、引言在人工智能领域中，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）被广泛应用于多个子任务，其中包括聚类和文本分类。

这两项任务不仅具有广阔的实用性，还在算法理论和实践中具有一定的研究价值。

本文将对基于支持向量机的聚类及文本分类进行研究，详细介绍SVM的原理和它在聚类及文本分类任务中的应用，并通过实证分析验证其效果。

二、支持向量机（SVM）原理介绍支持向量机是一种基于监督学习的机器学习算法，通过寻找能够将数据正确划分的超平面来构建模型。

其基本思想是在特征空间中找到一个分隔超平面，使得数据集中任意一点到该超平面的距离最大化。

对于文本分类和聚类任务，SVM通常利用核函数将原始文本数据映射到高维空间，以便更好地处理复杂的非线性问题。

三、基于支持向量机的聚类研究聚类是一种无监督学习任务，旨在将相似的数据点聚集在一起。

基于支持向量机的聚类方法通常采用核函数将数据映射到高维空间后，利用SVM的分类思想进行聚类。

具体而言，该方法通过计算数据点之间的相似度或距离来构建相似度矩阵或距离矩阵，然后利用SVM的优化算法对矩阵进行优化，最终得到聚类结果。

四、基于支持向量机的文本分类研究文本分类是一种常见的自然语言处理任务，主要用于将文本数据划分为不同的类别。

基于支持向量机的文本分类方法通过将文本数据转化为数值型特征向量，并利用SVM进行分类。

在这个过程中，SVM通过选择合适的核函数将文本数据映射到高维空间，从而更好地处理复杂的非线性问题。

此外，SVM还可以通过调整参数来优化模型的性能。

五、实证分析为了验证基于支持向量机的聚类和文本分类方法的有效性，本文采用真实数据集进行实验。

首先，我们使用SVM进行文本聚类实验，通过对比不同核函数和参数设置下的聚类效果，验证了SVM在文本聚类任务中的有效性。

其次，我们进行文本分类实验，通过对比SVM与其他常见分类算法的分类性能，验证了SVM在文本分类任务中的优越性。

支持向量机（SVM ）原理及应用一、SVM 的产生与发展自1995年Vapnik(瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM 作为模式识别的新方法之后，SVM 一直倍受关注。

同年，Vapnik 和Cortes 提出软间隔(soft margin)SVM ，通过引进松弛变量i ξ度量数据i x 的误分类(分类出现错误时i ξ大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM 的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik 等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression ，SVR)的方法用于解决拟合问题。

SVR 同SVM 的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。

)，但SVR 的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston 等人根据SVM 原理提出了用于解决多类分类的SVM 方法(Multi-Class Support Vector Machines ，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将SVM 应用于多分类问题的判断：此外，在SVM 算法的基本框架下，研究者针对不同的方面提出了很多相关的改进算法。

例如，Suykens 提出的最小二乘支持向量机 (Least Square Support Vector Machine ，LS —SVM)算法，Joachims 等人提出的SVM-1ight ，张学工提出的中心支持向量机 (Central Support Vector Machine ，CSVM)，Scholkoph 和Smola 基于二次规划提出的v-SVM 等。

此后，台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等对SVM 的典型应用进行总结，并设计开发出较为完善的SVM 工具包，也就是LIBSVM(A Library for Support Vector Machines)。

遥感图像解译中的支持向量机分类算法研究遥感图像解译是对遥感数据进行分析和理解的过程，其中的支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）分类算法是遥感图像解译中常用的一种方法。

本文将对遥感图像解译中的支持向量机分类算法进行研究。

一、背景介绍遥感图像解译是根据遥感数据获取图像中的地物信息，并将其进行分类和解释的过程。

遥感图像具有大面积、高光谱、多源性等特点，对于传统的解译方法来说，处理遥感图像需要耗费大量的时间和人力。

而支持向量机分类算法作为一种常用的机器学习方法，可以有效地解决遥感图像解译中的分类问题。

二、支持向量机分类算法原理支持向量机分类算法是一种基于统计学习理论的二分类模型。

其原理可以简单地描述为找到一个最优的超平面，使得离该超平面最近的样本点（即支持向量）的间隔最大化。

通过引入核函数，SVM分类算法能够将线性不可分的问题转化为线性可分的问题。

三、支持向量机分类算法在遥感图像解译中的应用1. 特征提取在遥感图像解译中，支持向量机分类算法通常需要先进行特征提取。

通过对遥感图像进行预处理和特征选择，可以提取出与地物分类相关的特征，并降低特征空间的维度。

常见的特征包括光谱信息、纹理特征、形状特征等。

2. 训练样本选择与标注支持向量机分类算法需要大量的训练样本来建立分类模型。

在遥感图像解译中，训练样本的选择和标注是至关重要的步骤。

通常采用人工选择样本，并通过专业人员对样本进行标注，确保训练样本的质量和代表性。

3. 模型训练与参数优化支持向量机分类算法需要调整模型的参数以提高分类准确度。

通过交叉验证等方法，可以选择最优的参数组合并进行模型训练。

参数优化是支持向量机算法的关键步骤，不同参数的选择会直接影响分类结果的准确性。

4. 分类结果评估与应用支持向量机分类算法通过将遥感图像像元与已知类别的样本进行分类，得到分类结果。

对分类结果进行评估可以衡量分类准确性，并对结果进行可视化展示。

支持向量机算法理论与算法研究摘要支持向量机是建立在统计学习理论VC维理论和结构风险最小化原理基础上的机器学习方法。

它在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并在很大程度上克服了“维数灾难”和“过学习”等问题。

此外，它具有坚实的理论基础，简单明了的数学模型，因此，在模式识别、回归分析、函数估计、时间序列预测等领域都得到了长足的发展，并被广泛应用于文本识别、手写字体识别、人脸图像识别、基因分类及时间序列预测等。

标准的支持向量机学习算法问题可以归结为求解一个受约束的二次型规划问题。

对于小规模的二次优化问题，禾I」用牛顿法、内点法等成熟的经典最优化算法便能够很好的求解。

但是当训练集规模很大时，就会出现训练速度慢、算法复杂、效率低下等问题。

目前一些主流的训练算法都是将原有大规模的QP问题分解成一系列小的QP问题，按照某种迭代策略，反复求解小的QP问题，构造出原有大规模的QP问题的近似解，并使该近似解逐渐收敛到最优解。

但是如何对大规模的QP问题进行分解以及如何选择合适的工作集是当前训练算法所面临的主要问题，并且也是各个算法优劣的表现所在。

另外，现有的大规模问题训练算法并不能彻底解决所面临的问题，因此，在原有算法上进行合理的改进或研究新的训练算法势在必行。

本文首先对支持向量机的理论进行系统的介绍，进而对当今SVM训练算法进行综述，并对未来的研究方向进行展望。

关键词模式识别；支持向量机；支持向量分类；支持向量回归1统计学习理论（SLT简介[13]1.1背景现实世界中存在大量我们尚无法准确认识但却可以进行观测的事物，如何从一些观测数据（样本）出发得出目前尚不能通过原理分析得到的规律，进而利用这些规律预测未来的数据，这是统计模式识别（基于数据的机器学习的特例）需要解决的问题。

统计是我们面对数据而又缺乏理论模型时最基本的（也是唯一的）分析手段。

Vapnik等人早在20世纪60年代就开始研究有限样本情况下的机器学习问题，但这些研究长期没有得到充分的重视。