支持向量机是一种新的回归方法

资 源 简 介

支持向量机是一种新的回归方法

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习方法，不仅适用于分类问题，还可以用于回归任务。在回归分析中，支持向量回归（SVR）通过引入一个不敏感区域（ε-insensitive tube）来拟合数据，使得预测结果对噪声和异常值更具鲁棒性。

对于非线性回归问题，SVR通过核函数（如高斯核或多项式核）将数据映射到高维空间，从而在高维空间中实现线性回归。这种方法能够处理复杂的数据分布，避免了传统回归方法对线性关系的依赖。

SVR的一个关键优势是其稀疏性，即最终模型仅依赖于一部分支持向量，这使得预测阶段的运算更加高效。此外，通过调整正则化参数和核函数参数，可以灵活地控制模型的复杂度和泛化能力。