机器学习笔记:支持向量机回归SVR

1 主要思想

主要思路类似于机器学习笔记:支持向量机SVM_支撑向量学习-CSDN博客

和SVM的区别主要有

解法和SVM区别不大,也是KKT

2 和线性回归的区别

  • 对SVR,如果f(x)和y之间的差距小于阈值ε【也即落在两条间隔带之间】,则不计算损失
  • 对线性回归,只要f(x)和y不相同,那么就计算损失

3 引入松弛变量

参考:

支持向量回归(SVR)的详细介绍以及推导算法-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

支持向量机(SVM)和支持向量机回归(SVR) - 知乎 (zhihu.com)

相关推荐
神经星星5 小时前
从石英到铁电材料,哈佛大学提出等变机器学习框架,加速材料大规模电场模拟
人工智能·深度学习·机器学习
车队老哥记录生活7 小时前
【MPC】模型预测控制笔记 (3):无约束输出反馈MPC
笔记·算法
vlln7 小时前
【论文解读】AgentThink:让VLM在自动驾驶中学会思考与使用工具
人工智能·机器学习·自动驾驶
数据堂官方账号7 小时前
七大技术路线解析:自动驾驶如何被数据重新定义
人工智能·机器学习·自动驾驶
写代码的小阿帆7 小时前
LDStega论文阅读笔记
论文阅读·笔记
Cai junhao7 小时前
【Qt】Qt控件
开发语言·c++·笔记·qt
LuLaLuLaLeLLLLLL8 小时前
Elastic Search 学习笔记
笔记·学习
Resurgence038 小时前
原型模式Prototype Pattern
笔记·原型模式
Tadas-Gao8 小时前
大模型训练与推理显卡全指南:从硬件选型到性能优化
人工智能·机器学习·大模型·llm
程序员大宝1019 小时前
如何设计三高架构
笔记