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资源说明：最小二乘隐空间支持向量机
王玲 薄列峰 刘芳 焦李成
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在隐空间中采用最小二乘损失函数$提出了 最 小 二 乘 隐 空 间 支 持 向 量 机#0*&**52H 8
同 隐 空 间 支 持 向
量机#&**52H 一样$最小二乘隐空间支持向量机不需 要 核 函 数 满 足 正 定 条 件$从 而 扩 展 了 支 持 向 量 机 核 函 数 的
选择范围
8
由于采用了最小二乘损失函数$最小二乘隐空间支持向量机产生的优 化 问 题 为 无 约 束 凸 二 次 规 划$这 比
隐空间支持向量机产生的约束凸二次规划更易求解
8
仿真实验结果表明所提算法在 计 算 时 间 和 推 广 能 力 上 较 隐 空
间支持向量机存在一定的优势
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