支持向量回歸
對於一般的回歸問題，給定訓練樣本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我們希望學習到一個f（x）使得，其與y盡可能的接近，w，b是待確定的參數。在這個模型中，只有當發f(x)與y完全相同時，損失才為零，而支持向量回歸假設我們能容忍的f(x)與之間最多有ε的偏差 ...
原文：支持向量回歸
對於一般的回歸問題，給定訓練樣本D x ,y , x ,y ,..., xn,yn ,yi R,我們希望學習到一個f x 使得，其與y盡可能的接近，w，b是待確定的參數。在這個模型中，只有當發f x 與y完全相同時，損失才為零，而支持向量回歸假設我們能容忍的f x 與之間最多有 的偏差，當且僅當f x 與y的差別絕對值大於 時，才計算損失，此時相當於以f x 為中心，構建一個寬度為 的間隔帶，若訓 ...
2019-10-31 18:44 0 282 推薦指數：
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