支持向量机非线性回归

资 源 简 介

支持向量机非线性回归

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，不仅适用于分类问题，还可用于回归任务，即支持向量回归（SVR）。在非线性回归中，SVR通过核函数将数据映射到高维空间，使其能够拟合复杂的非线性关系。

在MATLAB中实现SVR通常涉及以下步骤：首先选择适当的核函数（如高斯核、多项式核等），然后调整关键参数，如惩罚系数C、核参数γ以及不敏感损失参数ε。通过优化这些参数，可以平衡模型的拟合精度与泛化能力。

SVR特别适用于数据建模和预测任务，能够处理非线性数据分布，并在高维空间中寻找最优拟合超平面。这种方法在金融预测、工业控制、生物信息学等领域有广泛应用。

使用MATLAB实现时，可以结合内置的机器学习工具箱或第三方库（如LIBSVM）来简化模型训练和评估过程。通过交叉验证和网格搜索优化参数，能进一步提升模型的预测性能。