支持向量回归

王而川 2023-01-12 23:40:26

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支持向量回归	支持向量回归

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支持向量机最初是作为分类模型出现的，...如果将支持向量机改装成支持向量回归机，将达到比线性回归或其他回归模型更加优秀的效果，而且不需要假设目标函数是优秀的回归模型。支持向量回归的求解仿照支持向量分类机。

1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上...

标题 "SMO算法实现 java代码" 涉及的核心知识点主要围绕支持向量机（SVM）中的SMO（Sequential Minimal Optimization）算法及其在Java编程语言中的实现。SMO算法是解决最大间隔线性可分支持向量机问题的一种有效方法...

SVM 回归算法称为支持向量回归或SVR。支持向量回归是一种监督学习算法，用于预测离散值。支持向量回归使用与 SVM 相同的原理。SVR 背后的基本思想是找到最佳拟合线。在 SVR 中，最佳拟合线是点数最多的超平面。 ...

文章详细介绍了支持向量机SVM及其拓展，支持向量回归SVR.并从线性分类和非线性分类的角度出发，详细推导了硬间隔、软间隔和核函数的支持向量机。

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