【摘 要】
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为了减小支持向量回归机（SVR）的计算复杂度、缩短训练时间,将应用于分类问题的近似支持向量机（PSVM）扩展到回归问题中,针对其原始优化问题采用直接法求取最优解,而不是转换为对偶
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为了减小支持向量回归机（SVR）的计算复杂度、缩短训练时间,将应用于分类问题的近似支持向量机（PSVM）扩展到回归问题中,针对其原始优化问题采用直接法求取最优解,而不是转换为对偶问题求解,给出了近似支持向量回归机（PSVR）线性和非线性回归算法。并与同样基于等式约束的最小二乘支持向量回归机（LSSVR）进行了比较,在一维、二维函数回归以及不同规模通用数据集上的测试结果表明,PSVR算法简单,训练速度快,尤其在大规模数据集处理上更具优势。
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