支持向量机(SVM)第四章---支持向量回归

最新推荐文章于 2024-10-19 10:44:37 发布
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分类专栏： 机器学习算法总结
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YQMind/article/details/81461140
本文概述了支持向量机（SVM）在回归任务中的应用，即支持向量回归（SVR）。SVR引入了一条固定差距的带区，目标是最大化间隔并最小化落入带外的点的损失。其损失函数采用了ϵ-不敏感损失，当误差在阈值ϵ内时损失为0。通过正则化项和松弛变量，优化问题转化为寻找支持向量，这些支持向量是位于间隔带外的样本，并且解决方案具有稀疏性。

简单总结一下自己对SVM的认识：有一条带区域，固定差距为1，希望最大化间隔1||w||1||w||。SVM的特点就是这条带的引入。

SVR同样有这样的一条带，回归的时候，落入带内的点，损失为0，只记录落入带外的点的损失值。

SVR形式化表示：
min1/2||w||2+C∑l(f(xi)−yi)min1/2||w||2+C∑l(f(xi)−yi)
其中第一项是正则化项，后面的损失函数是

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