LSSVMlab V1.8R2009b R2011a

LSSVM 通过求解线性方程组，替代传统 SVM 的二次规划问题。这种方式提升了模型在高维空间中分类与回归任务的效率。

该方法本质是一个线性矩阵方程求解过程，能够结合 高斯过程、正则化网络 和 Fisher 判别 的核方法，扩展模型表现力。

在解法中，高斯消去法常用于求解线性系统，能够直接消去未知数，有助于提升求解效率。具体方法详见 高斯消去法解线性方程组。

此外，工具中集成了 稀疏近似 与 稳健回归 技术，用于不稳定数据或样本噪声，结合 Bayesian inference 实现参数估计的概率建模。

LSSVM 结构可扩展至无监督学习，例如 核主成分 和 密度聚类，提升数据降维与聚类的表达能力。

在求解策略上，也可配合 高斯迭代法求线性方程组 使用，适用于大规模数据计算。

若在 MATLAB 环境下运行该工具，可参考 matlab 求解线性方程组 中的方案，提高工程实现效率。

此外，工具潜力延伸至递归神经网络，适配深度学习任务下的结构建模。