摘要
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种经典的机器学习算法，在模式识别、数据挖掘等领域取得了广泛应用。
然而，传统的SVM算法通常基于凸优化问题求解，存在对噪声数据敏感、难以处理大规模数据集等问题。
近年来，非凸支持向量机(Non-convexSupportVectorMachine,NSVM)由于其对噪声数据具有更好的鲁棒性以及更快的训练速度而受到关注。
同时，随着数据规模的不断扩大，增量式学习算法能够有效地利用已有模型和新数据更新模型，而无需重新训练整个数据集，对于处理大规模数据具有重要意义。
本文针对非凸支持向量机及其增量式学习算法进行综述。
首先，介绍了支持向量机和非凸损失函数的基本概念，以及解路径算法的基本原理；其次，对现有的非凸支持向量机增量式学习算法进行了分类和比较，并分析了它们的优缺点；最后，总结了非凸支持向量机增量式学习算法面临的挑战和未来的研究方向。
关键词：支持向量机；非凸损失函数；解路径算法；增量式学习
#1.1支持向量机
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习算法，其基本原理是在特征空间中寻找一个最优超平面，将不同类别的样本尽可能地分开。
对于线性可分的数据集，SVM的目标是找到一个间隔最大的超平面，即最大间隔超平面。
对于线性不可分的数据集，SVM通过引入核函数将样本映射到高维特征空间，使其在高维空间线性可分。
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