SVM用於線性回歸
SVM用於線性回歸 方法分析 在樣本數據集（）中，不是簡單的離散值，而是連續值。如在線性回歸中，預測房價。與線性回歸類型，目標函數是正則平方誤差函數： 在SVM回歸算法中，目的是訓練出超平面，采用作為預測值。為了獲得稀疏解，即計算超平面參數w,b不依靠所有樣本數據，而是部分數據（如在 ...
原文：SVM – 回歸
SVM的算法是很versatile的，在回歸領域SVM同樣十分出色的。而且和SVC類似，SVR的原理也是基於支持向量 來繪制輔助線 ，只不過在分類領域，支持向量是最靠近超平面的點，在回歸領域，支持向量是那些距離擬合曲線 回歸的目標函數 模型是擬合曲線 。 上圖我們看到還有一個變量，是 ， 決定了街道的寬度，它是擬合曲線和支持向量的距離。在svr的實現原理上，定義的損失函數是： yi w xi b ...
2019-12-17 10:44 0 956 推薦指數：
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