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超大规模的模式识别问题是现在机器学习算法在实际应用中遇到的越来越多的一个难题。随着信息时代的到来,现实中这种大规模问题是很常见的,例如专利分类问题。即便是像支持向量机这样高效率的学习算法,面对超大规模的分类问题,也是难以克服的。在这种情况下,利用丰富的计算资源,使得机器学习并行化,是当前机器学习领域的一个重要发展方向。最小最大模块化支持向量机(M3-SVM)是基于“分而治之”的思想解决大规模问题的有效的学习算法。它通过分解大规模问题,使之转化为大量小规模问题进行学习,并通过有效的分类器集