LSSVM工具箱1_8.pdf提供了关于最小二乘支持向量机(LSSVM)的全面介绍和实用资源。文档包括LSSVM算法详解、参数调优技巧及应用案例，适用于机器学习研究与工程实践。
支持向量机（SVM）是一种强大的方法论，用于解决非线性分类、函数估计及密度估计问题，并且还推动了基于核的学习方法的许多近期发展[14, 5, 27, 28, 48, 47]。SVM是在统计学习理论和结构风险最小化框架下提出的。在这些方法中，通常通过求解凸优化问题来实现目标，通常是二次规划问题。而Least Squares Support Vector Machines（LS-SVM）是对标准SVM的重新表述[32, 43]，这使得解决线性KKT系统成为可能。LS-SVM与正则化网络[10]及高斯过程[51]密切相关，但同时强调和利用了原对偶解释的重要性。对于经典的模式识别算法如核Fisher判别分析等的内核版本之间的关系以及无监督学习、递归网络和控制方面的扩展都已建立联系[33]。LS-SVM在需要时可以施加鲁棒性、稀疏性和权重[7, 34]，并且已经开发出一个包含三个推理层次的贝叶斯框架[44]。对于核主成分分析（PCA）、核CCA和核PLS等方法也给出了类似原对偶形式化的LS-SVM表示[37, 1, 38]。针对大规模问题以及在线学习，提出了一种基于Nyström近似法的固定大小LS-SVM的方法[8]，该方法通过主动选择支持向量并进行原始空间中的估计来实现。具有原对偶表示形式的方法也被开发用于核谱聚类、数据可视化、降维和生存分析等领域[2, 39, 40]。
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