【摘 要】
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推导出最小二乘支持向量机（LSSVM）的分类几何意义,再将近似支持向量机（PSVM）等价推广至回归问题,最后提出PSVM的另一种非线性模型——直接支持向量机（DSVM）.与LSSVM相比,PSVM和DSVM
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推导出最小二乘支持向量机（LSSVM）的分类几何意义,再将近似支持向量机（PSVM）等价推广至回归问题,最后提出PSVM的另一种非线性模型——直接支持向量机（DSVM）.与LSSVM相比,PSVM和DSVM增强了问题的凸性,计算复杂度低.且对非线性时,DSVM比PSVM更简单,替换核函数就可实现线性与非线性的统一.数值实验表明,线形情况下PSVM比LSSVM的训练速度至少快一倍,非线性时,DSVM比PSVM速度要快一倍左右;在泛化能力方面线性PSVM不低于LSSVM,非线性时DSVM最高.
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