svm和svr區別--摘自其它博客
學習筆記：SVM柔性邊界的補充和SVR(支持向量回歸) 作者 小刺蝟yyx 關注 2016.08.06 10:31* 字數 1608 閱讀 421評論 0喜歡 2 上一個筆記對於SVM不能完美分類的情況，之前並沒有搞得很透徹。在學習SVR ...
原文：SVM 與SVR
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。 SVM是要使到超平面最近的樣本點的 距離 最大 SVR則是要使到超平面最遠的樣本點的 距離 最小。 SVM S ...
2020-03-22 09:06 0 1687 推薦指數：
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