鲁棒最小二乘支持向量回归机

？针对最小二乘支持向量回归机(ls-svr)对异常值较敏感的问题,通过设置异常值所造成的损失上界，提出一种非凸的ramp损失函数。该损失函数导致相应的优化问题的非凸性，利用凹凸过程(cccp)将非凸优化问题转化为凸优化问题。给出newton算法进行求解并分析了算法的计算复杂度。数据集测试的结果表明,与最小二乘支持向量回归机相比，该算法对异常值具有较强的鲁棒性，获得了更优的泛化能力，同时在运行时间上也具有明显优势。