鲁棒最小二乘支持向量机研究与应用作者：刘京礼 编出版时间：2012年版内容简介　　二分类问题是统计学习理论、机器学习以及人工智能中研究的一个重要问题。由于随机的或者非随机过程的存在，现实生活中的数据经常带有噪声和不确定性。数据的噪声以及不确定性会影响统计学习分类算法模型的性能，降低分类的准确率及其分类模型的推广能力。《鲁棒最小二乘支持向量机研究与应用》从加强最小二乘支持向量机模型的鲁棒性和稀疏性、增强其推广能力的理念出发，系统整理了文献中对最小二乘支持向量机模型（LS-SVM）中改进鲁棒性的方法，提出了改进LS-SVM鲁棒性的

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