v-SVR(nu–support vector regression)

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于 2024-06-02 19:57:09 首次发布
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参考文献：New Support Vector Algorithms

SVR的基础知识

参考：

【支持向量机SVM系列教程3】支持向量回归SVR_支持向量机回归-优快云博客

补充内容

e-insensitive loss function,在小于\varepsilon的误差都为0，\varepsilon > 0,

所估计的函数为

学习的过程的目标是找到一个风险较小的函数。

l是损失函数，P是概率测量。在回归中还有一些额外的约束

基于独立同分布的数据

V-SVR

在上述的方法中，如果参数v可以有效控制支持向量的个数，在\varepsilon-SVR算法，叫做v-SVR，能够最小化\varepsilon

v的参数效果

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