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1、本文介紹了準(zhǔn)線性支持向量機(jī)的理論，并提出了一種改進(jìn)的序列最小優(yōu)化算法來(lái)用于準(zhǔn)線性支持向量機(jī)的訓(xùn)練。準(zhǔn)線性支持向量機(jī)是具有準(zhǔn)線性核函數(shù)的支持向量機(jī)，通過(guò)恰當(dāng)?shù)卣{(diào)整準(zhǔn)線性核函數(shù)的構(gòu)成，可以防止機(jī)器學(xué)習(xí)中的過(guò)學(xué)習(xí)問(wèn)題。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量很大的時(shí)候，支持向量機(jī)的訓(xùn)練問(wèn)題相當(dāng)于解一個(gè)很龐大的二次規(guī)劃問(wèn)題，很耗費(fèi)時(shí)間和內(nèi)存，用常規(guī)的解二次規(guī)劃問(wèn)題的方法是解不出來(lái)的，序列最小優(yōu)化算法是當(dāng)前最常用的解這類問(wèn)題的算法。在這篇論文里，我們把在構(gòu)成準(zhǔn)線性核函數(shù)時(shí)獲
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