最小二乘支持向量机训练样本是什么意思
什么是最小二乘支持向量机?？
最小二乘支持向量机(least squares support veotor maohine,LSSVM)是一种遵循结构风险最小化(structural risk minimization,SRM) 原则的核函数学习机器🐙🥍|——🌵，其算法是最小二乘法🦔_🐅🐬，其原理是结构风险最小化（要理解这个去看看支撑向量机的文献）
支持向量机(Suport Vector Machine,常简称为SVM),是一个监督式学习的方式🐩🐕——🌪。支持向量机属于一般化线性分类器😤——😔，这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区🌿🎋——|🦛😥，因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器🏑——🦘。蓝色和红色的线圈出来的点就是所谓的支持向量🎯🏑_|😗🐁，离分界线最近的点🎫_-🐾，如果去掉这些点🦅🙃——🎊🌏，直线多半要改说完了🧿||🌿。
最小二乘支持向量机(least squares support veotor maohine,LSSVM)是一种遵循结构风险最小化(structural risk minimization,SRM) 原则的核函数学习机器🐙🥍|——🌵，其算法是最小二乘法🦔_🐅🐬，其原理是结构风险最小化（要理解这个去看看支撑向量机的文献）
支持向量机(Suport Vector Machine,常简称为SVM),是一个监督式学习的方式🐩🐕——🌪。支持向量机属于一般化线性分类器😤——😔，这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区🌿🎋——|🦛😥，因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器🏑——🦘。蓝色和红色的线圈出来的点就是所谓的支持向量🎯🏑_|😗🐁，离分界线最近的点🎫_-🐾，如果去掉这些点🦅🙃——🎊🌏，直线多半要改说完了🧿||🌿。
支持向量机(SVM)就是一个二分类器*🦋——|🎮🐀，具体原理网上搜一下就知道了🏸|-*🐄。svm有现成的matlab程序🤐__😚🎇，网上可以下载🕸🌿_🐘🎃，也有使用方法🐁-💀。用处简单的来说就是先给定一些训练数据🦛🤪|⚾，送入svm进行训练🦄||🛷，然后再拿训练后的数据对测试数据进行预测🛷🦣|🥅🌲。 已赞过已踩过< 你对这个回答的评价是？ 评论收起 demo强 2015-05-12 · TA获得超过有帮助请点赞*——🐙。
所以🥏——🤠🐙，只要最小二乘🎆☘️|-*🥏，或者支持向量机能在业务上解释的通🌛-——🥍，R^2值达到0.7以上🌱🐷_🎭☄️，就可以了🐰|-🦃🥋，甚至说就不错了🏆🌺——|🧧🐌。
机器学习的常用方法有哪些??？
线性回归逻辑回归支持向量机决策树和随机森林支持向量机朴素贝叶斯神经网络KNN 无监督学习是另一种常用的机器学习方法🐍-🦡。在无监督学习中😳——🙊，算法从未标记的数据中学习🤯🦉_——🐤，通常用于数据挖掘和聚类*-🐇。常见的无监督学习算法有🍀🎄-——🦙：聚类(如k-means)降维(如PCA)密度估计(如核密度估计)强化学习是机器学习的另后面会介绍🦓——_💐。
此外🦟🐡-🦉，统计学习也是一个很有意思的研究领域🧩-——😙，在科学🐾||😔🐸、工业和金融领域都有重要的应用🐤🤓|🎗🐣。最后🔮_🙊，统计学习是训练现代数据科学家的基础组成部分🌹🎖|🥌。统计学习方法的经典研究主题包括🐸🦋__😑🪳：线性回归模型感知机k 近邻法朴素贝叶斯法决策树Logistic 回归于最大熵模型支持向量机提升方法EM 算法隐马尔可夫模型条件随机场之后我将介绍10 项统计是什么💐🎉_😡😚。
最小二乘支持向量机回归与支持向量机回归区别??？
lssvm与svm最大的区别就是将svm中的不等式约束转换为了等式约束😠|😴，从而将svm中复杂的二次规划问题变为了简单的方程组求解问题🌾|🎋。🦗🐯|🦝🖼。具体怎么实现的楼主可以下载一些关于这方面的论文🍃🐚-😣，或著作🐷🦗_-🦟🥌，很容易理解的☘️😑_🐆🧸，
可以看出🐼🦁|🐉，Adaboost的目标式子就是指数损失🦔🐋——🌟，在给定n个样本的情况下🐃⛳-🐩😊，Adaboost的损失函数为🃏🤪——🐘：关于Adaboost的推导🌲🐖_-🐳🤮，可以参考Wikipedia🪄🌩————🐲：AdaBoost或者《统计学习方法》P145.四♟🥊——🐌🦅、Hinge损失函数（SVM）在机器学习算法中🍃||🦕😟，hinge损失函数和SVM是息息相关的🐹_🤪🧐。在线性支持向量机中🪁_😖，最优化问题可以等价于下列式子*😴|🐦：下面好了吧🙀🌷——|🐏🦁！
支持向量机?？
刚刚我们定义的函数间隔是针对某一个样本的😓-——🦁，现在我们定义全局样本上的函数间隔说白了就是在训练样本上分类正例和负例确信度最小那个函数间隔🦘🏏——_🐨*。接下来定义几何间隔🐹-🌨🥀，先看图假设我们有了B点所在的分割面🦈|🐦。任何其他一点🍁🌹|-😏，比如A到该面的距离以表示🐏|😴😟，假设B就是A在分割面上的投影🎮*|-⭐️🎁。我们知道向量BA的方向是(分割面的后面会介绍🐤——-🐀*。