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⛄一、运行结果
⛄二、简介
LSSVM的特性
1) 同样是对原始对偶问题进行求解,但是通过求解一个线性方程组(优化目标中的线性约束导致的)来代替SVM中的QP问题(简化求解过程),对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用;
2) 实质上是求解线性矩阵方程的过程,与高斯过程(Gaussian processes),正则化网络(regularization networks)和费雪判别分析(Fisher discriminant analysis)的核版本相结合;
3) 使用了稀疏近似(用来克服使用该算法时的弊端)与稳健回归(稳健统计);
4) 使用了贝叶斯推断(Baye
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