最小二乘支持向量機（LSSVM）推導

LSSVM和SVM的區別就在於，LSSVM把原方法的不等式約束變爲等式約束，從而大大方便了Lagrange乘子alpha的求解，原問題是QP問題，而在LSSVM中則是一個解線性方程組的問題。 min ⁡ w , b , e J ( w , e ) = 1 2 w T w + 1 2 γ ∑ i = 1 N e k 2 \min_{w,b,e}J(w,e)=\frac 12 w^Tw+\frac 1

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