2025年12月20日
最小二乘支持向量机（LSSVM）回归的解析
摘要： 一、LSSVM回归核心原理 1. 数学模型 LSSVM通过最小二乘法将传统SVM的二次规划问题转化为线性方程组求解： 优化目标： 约束条件： 其中\(ϕ(⋅)\)为核函数映射，\(γ\)为正则化参数，\(e_i\)为误差项。 核函数选择： 核函数类型 表达式 适用场景 线性核 \(K(x_i,x_j 阅读全文
posted @ 2025-12-20 09:58 吴逸杨 阅读(63) 评论(0) 推荐(0)