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文档简介
支持向量回归内容提要线性可分支持向量机线性不可分支持向量机支持向量机回归实现策略多分类SVM本身是针对经典的二分类问题提出的，支持向量回归机（SupportVectorRegression，SVR）是支持向量在函数回归领域的应用。SVR与SVM分类有以下不同：SVM回归的样本点只有一类，所寻求的最优超平面不是使两类样本点分得“最开”，而是使所有样本点离超平面的“总偏差”最小。这时样本点都在两条边界线之间，求最优回归超平面同样等价于求最大间隔。支持向量回归机对于线性情况，支持向量机函数拟合首先考虑用线性回归函数拟合标准支持向量机采用ε-不灵敏度函数，即假设所有训练数据在精度
ε下用线性函数拟合图。SVR基本模型约束条件支持向量回归机该问题的求解为二次优化问题，通过拉格朗日乘子转化为其对偶形式计算b的值及决策函数支持向量回归机非线性SVR的基本思想是通过事先确定的非线性映射将输入向量映射的一个高维特征空间中，然后在此高维空间中再进行线性回归，从而取得在原空间非线性回归的效果。首先将输入量通过映射映射到高维特征空间H中，则则优化目标函数变为：支持向量回归机-非线性在高维空间中计算内积十分复杂，鉴于核函数优秀的内积计算性质则优化目标函数可表示为支持向量回归机-非线性得到回归函数即为标准ε-不敏感损失函数下的回归函数形式。可以表示为支持向量回归机SVM的理论基础比NN更坚实，更像一门严谨的“科学”（三要素：问题的表示、问题的解决、证明）SVM——严格的数学推理NN——强烈依赖于工程技巧推广能力取决于“经验风险值”和“置信范围值”，NN不能控制两者中的任何一个。NN设计者用高超的工程技巧弥补了数学上的缺陷——设计特殊的结构，
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