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 2016.08.06 10:31* 字数 1608 阅读 421评论 0喜欢 2 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 ...
原文：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。 SVM是要使到超平面最近的样本点的 距离 最大 SVR则是要使到超平面最远的样本点的 距离 最小。 SVM S ...
2020-03-22 09:06 0 1687 推荐指数：
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