SVM用于线性回归
SVM用于线性回归 方法分析 在样本数据集（）中，不是简单的离散值，而是连续值。如在线性回归中，预测房价。与线性回归类型，目标函数是正则平方误差函数： 在SVM回归算法中，目的是训练出超平面，采用作为预测值。为了获得稀疏解，即计算超平面参数w,b不依靠所有样本数据，而是部分数据（如在 ...
原文：SVM – 回归
SVM的算法是很versatile的，在回归领域SVM同样十分出色的。而且和SVC类似，SVR的原理也是基于支持向量 来绘制辅助线 ，只不过在分类领域，支持向量是最靠近超平面的点，在回归领域，支持向量是那些距离拟合曲线 回归的目标函数 模型是拟合曲线 。 上图我们看到还有一个变量，是 ， 决定了街道的宽度，它是拟合曲线和支持向量的距离。在svr的实现原理上，定义的损失函数是： yi w xi b ...
2019-12-17 10:44 0 956 推荐指数：
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