【摘要】：显然f1和f2是凸二次函数，如果把f1和f2变为分段线性函数，特别地，令它们分别为｝，β－）和（，β＋）的1－范数，并代替原始问题中的‖w＋‖2和‖w－‖2，则原始问题和变为进一步，通过引入两个向量s和t，‖‖1和‖‖1可以被等价替换，目标函数就变为最小化和同时约束条件多了－s≤≤s和－t≤≤t。对非线性情况，只需应用核函数K代替上述两个问题中的内积。据此构建了基于线性规划的NPSVM算法。
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（LPNPSVM）
（1）给定训练集T＝｛（x1，＋1），…，（xp，＋1），（xp＋1，－1），…，（xp＋q，－1）｝。
（2）选取合适的核函数K（x，x′），合适的惩罚参数Ci＞0，i＝1，2，3，4和ε≥0。
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（4）构造两个决策函数
和
（5）对任意的输入x，根据arg mink＝－，＋｜fk（x）｜判断其类别为k（k＝－，＋）。
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