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內容簡介： 支持向量机是基于统计学习理论，以结构风险*小化为原则的一种针对小样本情况的新型机器学习方法，具有结构简单、全局*解和泛化能力强等优点.支持向量机目前已成为机器学习领域解决分类问题和回归问题的有效工具.然而，在现实问题中，由于受到各种因素的影响，样本数据通常含有噪声和异常值，这些数据使支持向量机的学习能力受到影响，表现在对异常值较敏感、鲁棒性较差等.本文拟从损失函数的角度出发，应用*化理论与方法，研究具有鲁棒性的支持向量机改进模型与求解算法，使其能更有效地解决实际问题。 關於作者： 王快妮，女，1982年12月出生，博士，讲师。2015年6月毕业于中国农业大学运筹与管理专业，取得博士学位。现任西安石油大学理学院教师。主要从事数学学科的教学和机器学习方面的科研工作，研究方向为支持向量机模型与算法研究。主持国家自然科学基金项目专项基金项目数学天元基金项目1项，西安石油大学青年科技创新基金项目1项，中国农业大学研究生科研创新项目1项，参与国家自然学习基金项目3项。目前已发表学术论文19篇，其中以第一作者发表SCI、EI收录论文8篇。

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