原文:【ML-9-4】支持向量機--SVM回歸模型(SVR)

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如下 在SVR中,目的是為了盡量擬合一個線性模型y wx b 從而我們可以定義常量eps gt ,對於任意一點 x,y ,如果 y wx ...

2020-02-23 23:01 0 2437 推薦指數:

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支持向量回歸SVR)代碼

SVR的代碼(python) 項目中一個早期版本的代碼,PCA-SVR,參數尋優采用傳統的GridsearchCV。 ...

Mon Dec 13 22:29:00 CST 2021 0 873
ML-支持向量SVM、SVC、SVR、SMO原理推導及實現

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 KKT約束 8 SMO求a 8.1對偶問題上,上面已知對偶形式: 8.2.SMO算法思想 ...

Thu Feb 21 06:30:00 CST 2019 0 1609
拓端tecdat|python用支持向量回歸(SVR)模型分析用電量預測電力消費

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=23921 原文出處:拓端數據部落公眾號 本文描述了訓練支持向量回歸模型的過程,該模型用於預測基於幾個天氣變量、一天中的某個小時、以及這一天是周末/假日/在家工作日還是普通工作日的用電量。 關於支持向量的快速說明 支持向量是機器學習 ...

Fri Oct 08 18:50:00 CST 2021 0 118
SVM支持向量

1.什么是SVM 通過跟高斯“核”的結合,支持向量可以表達出非常復雜的分類界線,從而達成很好的的分類效果。“核”事實上就是一種特殊的函數,最典型的特征就是可以將低維的空間映射到高維的空間。 ​ 我們如何在二維平面划分出一個圓形的分類界線?在二維平面可能會很困難,但是通過“核”可以將二維 ...

Mon Aug 06 20:26:00 CST 2018 0 1282
邏輯回歸(LR)和支持向量SVM)的區別和聯系

1. 前言 在機器學習的分類問題領域中,有兩個平分秋色的算法,就是邏輯回歸支持向量,這兩個算法個有千秋,在不同的問題中有不同的表現效果,下面我們就對它們的區別和聯系做一個簡單的總結。 2. LR和SVM的聯系 都是監督的分類算法。 都是線性分類方法 (不考慮核函數時 ...

Mon Nov 12 04:29:00 CST 2018 0 5427
 
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