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htfnuaa

木虫 (小有名气)

[交流] 最小二乘支持向量机和支持向量机相比的优点和缺点 已有2人参与

支持向量机和最小二乘支持向量机
在求解方式上一个是凸二次规划，一个是线性规划，从训练速度上来看最小二乘支持向量机优于支持向量机，当然支持向量机的解具有稀疏性，最小二乘支持向量机的解不具有稀疏性
在测试精度上，从一些文献来看，两者基本没有区别。
要是这样的话，为什么现在最小二乘支持向量机并没有代替支持向量机？
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1楼 2011-09-28 10:31:41
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纳斯茵

银虫 (小有名气)
★ ★ ★
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mze04532(金币+2): 鼓励新虫，欢迎研讨~ 2011-09-28 14:41:11
测试精度上没什么优势，而且不具有稀疏性，只是训练速度优于支持向量机而已，所以没有取代支持向量机的地位吧~
正好我在看local consistency方面的文献哦，看到了几种least squares:regularized least squares和Laplacian least squares~
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Waiting
2楼2011-09-28 13:57:53
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aimit

木虫 (职业作家)
★ ★
小木虫(金币+0.5):给个红包，谢谢回帖
mze04532(金币+1): 鼓励一下，欢迎常来研讨~ 2011-10-13 08:09:33
LSSVM其实就是简单之极的RLS，取了一个好听的新名词而已。倒是squared hinge loss和svm有点不同，问题是光滑的，容易优化。事实上svm也很容易优化。
赞一下(3人) 回复此楼
研究方向机器学习及其应用，欢迎交流讨论。
3楼2011-10-13 08:02:52
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