对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f（x）使得，其与y尽可能的接近，w，b是待确定的参数。在这个模型中，只有当发f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与之间最多有ε的偏差 ...

SVR的代码（python） 项目中一个早期版本的代码，PCA-SVR，参数寻优采用传统的GridsearchCV。 ...

拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题 支持向量机 (一)： 线性可分类 svm 支持向量机 (二)： 软间隔 svm 与 核函数 支持向量机 (三)： 优化方法与支持向量回归 优化方法 一、SMO算法 回顾 支持向量机 (二) 中 \((1.7)\) 式 ...

1 核型岭回归 首先，岭回归的形式如下： 在《核型逻辑回归》中我们介绍过一个定理，即以上这种形式的问题，求得的w都能表示为z的线性组合： 因此我们把w代入，问题就转化为求β的问题，同时引入核技巧： 求解这个问题，先求梯度： 令梯度为0，可以直接解出β： 上式中 ...

核逻辑回归（Kernel Logistic Regression） SVM 和 Regularization 之间的联系 软间隔支持向量机的原最优化问题为： \[\begin{aligned} \min _ { b , \mathbf { w } , \xi } & \frac ...

支持向量机原理(一) 线性支持向量机 　　　　支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 　　　　支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 　　　　支持向量机原理(四)SMO算法原理 　　　　支持向量机原理(五)线性支持回归 　　　　在前四篇里面 ...

支持向量机原理(一) 线性支持向量机 　　　　支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 　　　　支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 　　　　支持向量机原理(四)SMO算法原理 　　　　支持向量机原理(五)线性支持回归 　　　　在前四篇里面我们讲到了SVM ...

1. 前言 在机器学习的分类问题领域中，有两个平分秋色的算法，就是逻辑回归和支持向量机，这两个算法个有千秋，在不同的问题中有不同的表现效果，下面我们就对它们的区别和联系做一个简单的总结。 2. LR和SVM的联系 都是监督的分类算法。 都是线性分类方法 (不考虑核函数时 ...