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- 20世纪90年代,贝尔实验室的Vapnik教授第一次提出支持向量机(Support VectorMachine,SVM)的理论与基本概念。SVM方法一种基于统计学习理论(Statistical Learning Theory)的机器学习方法,它以结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,同时结合了机器学习、统计学习以及神经网络等方法[53]。它能够有效的提高算法的泛化能力,解决了小样本、非线性和维数高等难题,并且能够克服传统神经网络等学习算法中网络结构难以确定、收敛速度慢及训练时需要大量数据样本