移动最小二乘支持向量机（MLS-SVM）是一种结合移动最小二乘法和支持向量机（SVM）的机器学习算法。它通过引入移动最小二乘法的局部逼近特性，增强了传统SVM在处理非线性问题时的灵活性和适应性。MLS-SVM能够有效处理噪声数据和非平稳信号，适用于回归和分类任务。该算法在保持SVM全局泛化能力的同时，通过局部权重调整提高了模型的精度和鲁棒性，广泛应用于模式识别、数据挖掘和信号处理等领域。