支持向量机（SVM）作为一种经典的机器学习模型，在分类与回归任务中表现优异。然而，原始SVM算法在面对大规模数据集时可能会遇到计算效率低的问题。因此，研究者们提出了多种优化策略，旨在提升其性能。🔍
首先，随机梯度下降法（SGD）是一种常见的优化手段，通过迭代更新参数来快速逼近最优解，特别适合处理海量数据。其次，核函数的选择与改进也是关键点之一，如采用线性核或RBF核可以显著提高模型适应性。此外，分层训练法将复杂问题分解为多个子问题逐一解决，从而降低整体计算难度。最后，引入并行计算技术能够进一步加速模型训练过程，尤其适用于多核处理器环境下的应用。💻
这些方法不仅丰富了SVM的应用场景，还极大提升了其实际操作中的可用性和灵活性。无论是学术界还是工业界，SVM都在不断焕发新的活力！🚀
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