SVM 与SVR
支持向量机(SVM)本身是针对二分类问题提出的，而SVR（支持向量回归）是SVM（支持向量机）中的一个重要的应用分支。SVR回归与SVM分类的区别在于，SVR的样本点最终只有一类，它所寻求的最优超平面不是SVM那样使两类或多类样本点分的“最开”，而是使所有的样本点离着超平面的总偏差最小 ...
原文：svm和svr区别--摘自其它博客
学习笔记：SVM柔性边界的补充和SVR 支持向量回归 作者小刺猬yyx关注 . . : 字数 阅读 评论 喜欢 上一个笔记对于SVM不能完美分类的情况，之前并没有搞得很透彻。在学习SVR的时候，我又重新思考了一下关于SVM对于不能完美分类的情况，搞清楚SVM不可完美分类的情况之后，也就更容易理解SVR的美妙了。 SVM柔性边界 所谓柔性边界，就是会允许分类问题的不完美，能够包容一部分分类出现误差的 ...
2017-05-09 16:34 0 1252 推荐指数：
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