support vector machine 大致就是找到不同类的边界样本，这些样本叫支持向量，它们划分了样本。support vec...
SVR 和 SVC 都来自支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法,但它们的应用领域和目标不同。 SVR 是支持向量机中的一种回归方法,用于解决回归问题。我们可以使用 SVR 建立一个能够将数据映射到高维空间中的模型,然后用该模型来进行预测或拟合连续性变量或数值变量。 相比之下,SVC 是支持向量机中的一种分类方法,...
感觉前两位答者基本答出了SVC与SVR的基本区别，希望哪位大神能够更详细地阐述一下SVM原理及其的SVC与SVR...
做了个简单示意图，希望有帮助！