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支持向量机多类分类算法：原理、实践与优化探索.docx

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    支持向量机多类分类算法：原理、实践与优化探索

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，机器学习作为一门致力于让计算机从数据中自动学习模式和规律的学科，扮演着愈发关键的角色。其中，多类分类问题作为机器学习的核心任务之一，广泛存在于众多领域，如计算机视觉、自然语言处理、生物信息学、医疗诊断等。

    在计算机视觉领域，图像分类任务需要将不同类别的图像，如人物、风景、动物等准确区分开来；目标检测任务不仅要识别出图像中的目标物体，还需确定其所属类别，例如在自动驾驶中，要对行人、车辆、交通标志等多种目标进行分类识别。在自然语言处理中，文本分类用于将新闻文章、邮件、

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