改进支持向量机有什么常用算法？

改进支持向量机（Improved Support Vector Machine）是对传统支持向量机算法的改进和优化。常用的改进支持向量机算法包括以下几种：

1. 软间隔支持向量机（Soft Margin SVM）：传统的支持向量机算法要求数据集是线性可分的，但在实际应用中，数据往往存在一定的噪声和异常点。软间隔支持向量机通过引入松弛变量，允许部分样本点出现在间隔带内，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

2. 核函数支持向量机（Kernel SVM）：传统的支持向量机算法只能处理线性可分问题，而核函数支持向量机通过引入核函数，将样本映射到高维特征空间中，从而实现非线性分类。常用的核函数包括线性核、多项式核、高斯核等。

3. 多类别支持向量机（Multiclass SVM）：传统的支持向量机算法只能处理二分类问题，而多类别支持向量机通过一对多或一对一的策略，将多类别问题转化为多个二分类问题进行处理。

4. 增量式支持向量机（Incremental SVM）：传统的支持向量机算法需要重新训练整个模型，当新样本加入时效率较低。增量式支持向量机通过在原有模型的基础上进行增量学习，只需更新部分参数，从而提高了训练效率。

5. 多核支持向量机（Multiple Kernel SVM）：传统的支持向量机算法只使用单一的核函数，而多核支持向量机通过组合多个核函数，综合考虑不同特征的重要性，提高了模型的分类性能。