支持向量机---SVM 最小二乘支持向量机---LSSVM
1.SVM 支持向量机的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合业损失函数的最小化问题。 给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi{-1,+1},分类学习的最基本想法基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。 样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： x+b=0（为法向量，b为位移项）
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