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支持向量机是根据VC维理论和风向最小化原则而创造的新的机器学习方法。支持向量机泛化性能更优，维数敏感度更低而且全局收敛也更加完善。再也不担心局部极值、维数灾难等问题带来困扰。近年来支持向量机在机器学习领域表现活跃，一度成为此领域的焦点问题。但是支持向量机还不能做到尽善尽美，仍需进一步的研究和完善。学习算法的研究最为困难和棘手，但也是支持向量机的研究的重点。本文主要对向量机的几种学习算法进行了了分析和研究。