【摘 要】
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支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其优越的学习性能,已经成为当前模式识别、数据挖掘、大数据处理等机器学习领域的研究热点。查阅相关同类文章,发现
【机 构】
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四川大学锦城学院电子信息工程系,四川大学电子信息学院
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支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的机器学习方法,由于其优越的学习性能,已经成为当前模式识别、数据挖掘、大数据处理等机器学习领域的研究热点。查阅相关同类文章,发现其中对SVM理论中公式,如距离函数d、拉格朗日函数L（w,b,α）、二次凸优化函数f（x）等的来龙去脉缺少细致的阐述。本文对SVM理论中典型的线性最优二分类问题的求解进行了完整的推导,并给出了对岩屑岩性分类识别的结果,也为今后的非线性多类模式分解作出铺垫。
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