一篇关于超球面支持向量机的论文，希望对又需要的朋友有帮助

作为结构风险最小化准则的具体实现，支持向量机方法具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点，近几年得到了广泛的研究。本文仔细研究了支持向量机理论，并针对目前一些支持向量机算法存在的缺陷，分析了产生的原因，提出了两种新的支持向量机算法。针对支持向量机算法难以处理大规模数据的问题，提出了两种新的支持向量机分类方法。并就多类别分类问题等方面开展了初步的理论研究。 本文主要工作包括： (1)讨论了支持向量机理论中各种变形的支持向量机算法，对常规支持向量机公式进行变形的算法主要有C-SVM系列、ν-SVM

一种新的支持向量机，适用于大数据。对于百万级的数据也能很快计算。