支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，其在分类和回归问题中都有广泛的应用。SVM算法的主要优点包括：能够处理高维数据，具有较强的泛化能力，适用于小样本数据，可以处理非线性问题，具有较好的鲁棒性和可解释性等。但是，SVM算法也存在一些缺点，例如对参数的敏感性、计算复杂度高等。一...
(1)SVM算法对大规模训练样本难以实施 (2)用SVM解决多分类问题存在困难 (3)对缺失数据敏感,对参数和核函数的选择敏感 二、数学推导过程 对于线性可分的支持向量机求解问题实际上可转化为一个带约束条件的最优化求解问题: 推理过程: 结果: 对于线性不可分的支持向量机求解问题实际上可转化为一个带约束条件的soft-...