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最小二乘支持向量回归机算法：原理、优化与应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，机器学习作为一门多领域交叉学科，致力于让计算机从数据中自动学习模式和规律，以实现对未知数据的预测和分类，成为了学术界和工业界的研究热点。在机器学习的众多任务中，回归问题旨在建立一个模型，以预测连续型变量的值，它在金融、医疗、交通、工业制造等众多领域都有着至关重要的应用。例如，在金融领域，需要预测股票价格走势、汇率波动等，以帮助投资者做出合理的投资决策；在医疗领域，可通过回归模型预测疾病的发病率、患者的康复时间等，为医疗资源的合理分配提供依据；在交通领域，能预测交通流量