最小二乘支持向量機(jī)和支持向量機(jī)（最小二乘支持向量機(jī)缺點）
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什么是最小二乘支持向量機(jī)
1、什么是支持向量機(jī)？支持向量機(jī)基本概念 SVM算法是一種學(xué)習(xí)機(jī)制，是由Vapnik提出的旨在改善傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法的理論弱點，最先從最優(yōu)分類面問題提出了支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)。
2、最小二乘法的應(yīng)用：最小二乘法可以用于各種不同的領(lǐng)域。在統(tǒng)計學(xué)中，它可以用于擬合線性回歸模型；在機(jī)器學(xué)習(xí)中，它可以用于支持向量機(jī)、線性回歸等模型的參數(shù)擬合；在信號處理中，它可以用于濾波器系數(shù)的計算等。
3、以最簡單的一元線性模型來解釋最小二乘法。什么是一元線性模型呢？監(jiān)督學(xué)習(xí)中，如果預(yù)測的變量是離散的，我們稱其為分類（如決策樹，支持向量機(jī)等），如果預(yù)測的變量是連續(xù)的，我們稱其為回歸。
4、回歸直線的求法通常是最小二乘法：離差作為表示xi對應(yīng)的回歸直線縱坐標(biāo)y與觀察值yi的差，其幾何意義可用點與其在回歸直線豎直方向上的投影間的距離來描述。
5、支持向量機(jī) ，因其英文名為support vector machine，故一般簡稱SVM，通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為 特征空間 上的間隔最大的線性分類器，其學(xué)習(xí)策略便是間隔最大化，最終可轉(zhuǎn)化為一個凸二次規(guī)劃問題的求解。
6、支持向量機(jī)(Suport Vector Machine，常簡稱為SVM)，是一個監(jiān)督式學(xué)習(xí)的方式。支持向量機(jī)屬于一般化線性分類器，這類分類器的特點是能夠同時最小化經(jīng)驗誤差與最大化幾何邊緣區(qū)，因此支持向量機(jī)機(jī)也被稱為最大邊緣區(qū)分類器。
什么是支持向量機(jī)?
1、支持向量機(jī)（英語：support vector machine，常簡稱為SVM，又名支持向量網(wǎng)絡(luò)）是在分類與回歸分析中分析數(shù)據(jù)的監(jiān)督式學(xué)習(xí)模型與相關(guān)的學(xué)習(xí)算法。
2、SVM - support vector machine， 俗稱支持向量機(jī)，為一種supervised learning算法，屬于classification的范疇。在數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中，與unsupervised的Clustering相對應(yīng)和區(qū)別。
3、支持向量機(jī)（Support Vector Machine， SVM）是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類的廣義線性分類器，其決策邊界是對學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面。
最小二乘支持向量機(jī)回歸與支持向量機(jī)回歸區(qū)別?
1、lssvm與svm最大的區(qū)別就是將svm中的不等式約束轉(zhuǎn)換為了等式約束，從而將svm中復(fù)雜的二次規(guī)劃問題變?yōu)榱撕唵蔚姆匠探M求解問題。
2、最小二乘法的應(yīng)用：最小二乘法可以用于各種不同的領(lǐng)域。在統(tǒng)計學(xué)中，它可以用于擬合線性回歸模型；在機(jī)器學(xué)習(xí)中，它可以用于支持向量機(jī)、線性回歸等模型的參數(shù)擬合；在信號處理中，它可以用于濾波器系數(shù)的計算等。
3、SVM由于采用了結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則，能夠較好地解決小樣本非線性和高維數(shù)問題，因此通過構(gòu)造一個包含多個技術(shù)指標(biāo)組合的反轉(zhuǎn)點判斷向最，并使用SVM對技術(shù)指標(biāo)組合向量進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以得到更加準(zhǔn)確的股價反轉(zhuǎn)點預(yù)測模型。
4、支持向量機(jī)(support vector machine，SVM)是一種出色的分類技術(shù)，也可以用于回歸分析(SVR)。這種技術(shù)可以很好的應(yīng)用于高維數(shù)據(jù)，避免維度災(zāi)難等問題。 SVM有一個特點就是使用訓(xùn)練集中的一個子集來表示決策邊界，該子集稱作 支持向量。
5、最小二乘法針對的是一個自變量一個函數(shù) 而多元針對的是多個自變量 如果有兩個或兩個以上的自變量，就稱為多元回歸。
什么是ls-svm?怎么用?
1、LS-SVM 是 Least Squares Support Vector Machines 的縮寫，中文翻譯成“最小二乘支持向量機(jī)”，用于非線性分類、回歸、時間序列預(yù)測和無監(jiān)督學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。
2、SVM是Support Vector Machine 的縮寫，翻譯過來就是支持向量機(jī)，屬于一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，類似于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但是分類的效果好于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且算法固定，不會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輸出不收斂或者隨機(jī)性較大的情況。
3、然后，采用距離形態(tài)相似度（DMS）方法確定結(jié)構(gòu)健康指數(shù)；最后，將結(jié)構(gòu)健康指數(shù)作為建模數(shù)據(jù)用以構(gòu)建LS-SVM預(yù)測模型，預(yù)測復(fù)合材料結(jié)構(gòu)健康指數(shù)。結(jié)果表明，該方法可以有效實現(xiàn)復(fù)合材料結(jié)構(gòu)裂紋損傷的預(yù)測，具有很好的應(yīng)用前景。
4、SVM - support vector machine， 俗稱支持向量機(jī)，為一種supervised learning算法，屬于classification的范疇。在數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中，與unsupervised的Clustering相對應(yīng)和區(qū)別。
5、支持向量機(jī) ，因其英文名為support vector machine，故一般簡稱SVM，通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為 特征空間 上的間隔最大的線性分類器，其學(xué)習(xí)策略便是間隔最大化，最終可轉(zhuǎn)化為一個凸二次規(guī)劃問題的求解。
