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　　孿生支持向量機是在支持向量機基礎上發展起來的一種新的機器學習方法，它不但繼承了支持向量機在處理非線性、高維數分類和回歸問題中的特有優勢，而且理論上算法訓練速度可達支持向量機的4倍。本書系統闡述孿生支持向量機的發展體系和**研究成果。全書共十章，主要內容包括：統計學習理論基礎、支持向量機和孿生支持向量機理論基礎、孿生支持向量機的模型選擇問題、光滑孿生支持向量機、投影孿生支持向量機、局部保持孿生支持向量機、原空間最小二乘孿生支持向量回歸機、多生支持向量機等。