支持向量機(SVM)本身是針對二分類問題提出的，而SVR（支持向量回歸）是SVM（支持向量機）中的一個重要的應用分支。SVR回歸與SVM分類的區別在於，SVR的樣本點最終只有一類，它所尋求的最優超平面不是SVM那樣使兩類或多類樣本點分的“最開”，而是使所有的樣本點離着超平面的總偏差最小 ...

注：最近在工作中，高頻率的接觸到了SVM模型，而且還有使用SVM模型做回歸的情況，即SVR。另外考慮到自己從第一次知道這個模型到現在也差不多兩年時間了，從最開始的騰雲駕霧到現在有了一點直觀的認識，花費了不少時間。因此在這里做個總結，比較一下使用同一個模型做分類和回歸之間的差別，也紀念一下與SVM ...

目錄 SVM回歸模型的損失函數度量 SVM回歸模型的目標函數的原始形式 SVM回歸模型的目標函數的對偶形式 SVM 算法小結 一、SVM回歸模型的損失函數度量 SVM和決策樹一樣，可以將模型直接應用到回歸問題中；在SVM的分類模型(SVC)中，目標函數和限制條件 ...

目錄 1.導出目標 2拉格朗日轉換 3對偶問題： 4求對偶問題 5 求b 6 得出模型 6.1 f(x)的約束條件： 7 核函數 7.1 軟間隔 7.2 松弛變量： 7.3 ...

　　先從兩者的相同點來看吧，兩者都是比較經典的機器學習分類算法，都屬於監督學習算法，都對機器學習的算法選擇有着重要的理論依據。 　　區別： 　　1 KNN對每個樣本都要考慮。SVM是要去找一個函數把達到樣本可分。 　　2 朴素的KNN是不會去自助學習特征權重的，SVN的本質就是在找權重 ...

什么區別，你說一個非線性分類器和一個線性分類器有什么區別？ 　第三，LR和SVM都是監督學習算法。 ...

首先，SVM和LR(Logistic Regression)都是分類算法。SVM通常有4個核函數，其中一個是線性核，當使用線性核時，SVM就是Linear SVM，其實就是一個線性分類器，而LR也是一個線性分類器，這是兩者的共同之處。 不同之處在於，第一，LR只要求計算出一個決策面，把樣本點分為 ...

SVC和SVR 我們可以發現，在sklearn的SVM中有sklearn.svm.SVC()和sklearn.svm.SVR()兩個方法，他們對應的其實是SVM在分類和回歸兩種問題下的結構: support vector classify（SVC）支持分類機做二分類的，找出分類面，解決 ...