最小二乘支持向量机预测matlab实现,最小二乘支持向量机及其 Pre-computed Kernel 的 matlab 实现...

1. 最小二乘支持向量机的推导

与支持向量机(Support Vector Machines, SVM)不同，Suykens 等提出的最小二乘支持向量机(Least Squared Support Vector Machines, LSSVM)在 SVM 之上使用做出了 3 项改进：

使用误差项

$e_{i}$ 代替了松弛变量

$\xi_{i}$

使用等式约束代替了不等式约束

使用二次损失函数

$(1-y_{i} f\left(\mathbf{x}_{i}\right) )^{2}$ 代替了 hinge 损失

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