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.支持向量机（SVM）原理及应用一、SVM的产生与发展自1995年Vapnik (瓦普尼克)在统计学习理论的基础上提出SVM作为模式识别的新方法之后，SVM一直倍受关注。同年，Vapnik和Cortes提出软间隔(soft margin)SVM，通过引进松弛变量度量数据的误分类(分类出现错误时大于0)，同时在目标函数中增加一个分量用来惩罚非零松弛变量(即代价函数)，SVM的寻优过程即是大的分隔间距和小的误差补偿之间的平衡过程；1996年，Vapnik等人又提出支持向量回归 (Support Vector Regression，SVR)的方法用于解决拟合问题。SVR同SVM的出发点都是寻找最优超平面(注：一维空间为点；二维空间为线；三维空间为面；高维空间为超平面。)，但SVR的目的不是找到两种数据的分割平面，而是找到能准确预测数据分布的平面，两者最终都转换为最优化问题的求解；1998年，Weston等人根据SVM原理提出了用于解决多类分类的SVM方法(Multi-Class Support Vector Machines，Multi-SVM)，通过将多类分类转化成二类分类，将
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