随着浅层结构模型的不断改进，一系列算法相继被提出并应用于实际场景中。例如支持向量机（SVM）、Boosting以及最大熵方法（如逻辑回归，LR）等。

下面以支持向量机为例进行简要介绍。SVM是一种基于统计学习理论的新一代机器学习算法，它在文本分类、手写识别、图像分类及生物信息学等领域取得了显著成果。SVM基于VC维理论和结构风险最小化原则构建，能够有效处理小样本、非线性、高维度和局部极小值等问题。

SVM的核心理念在于通过最大化分类间隔来寻找最佳分类边界，该过程可转化为求解一个凸二次规划问题，从而确保获得全局最优解。此外，SVM利用核函数将非线性数据转换至高维特征空间，简化了算法复杂度，使其不再依赖于样本的维度数量，而是取决于样本总数。从结构上看，SVM类似于三层前馈神经网络，其中隐含层节点数由支持向量机自动决定。通过求解凸二次规划问题，SVM不仅能确定隐含层节点数，还能计算出权重向量。

针对非线性问题，SVM通过选用合适的核函数，将原始输入空间中的非线性关系映射到高维空间内，进而实现线性分类。依据狼对偶理论，原优化问题可转化为其对偶形式，从而便于求解。最终决策函数可通过特定公式得出。