svr算法原理svr算法原理 应用于机器学习领域的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法,需要解决的问题是如何选择最优的决策面(decision boundary),使得分类器的泛化能力最强。而支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法则用于解决回归问题,目标是找到一个最优的函数,使得模型与真实数据之间的误差最小。
原理:SVR在线性函数两侧制造了一个“间隔带”,间距为 ϵ \epsilon ϵ(也叫容忍偏差,是一个由人工设定的经验值),对所有落入到间隔带内的样本不计算损失,也就是只有支持向量才会对其函数模型产生影响,最后通过最小化总损失和最大化间隔来得出优化后的模型。 注:这里介绍一下支持向量的含义:直观解释,支持向量就...