v-SVR(nu–support vector regression)

支持向量回归SVR详解
原创 已于 2024-06-02 19:59:58 修改 · 466 阅读 · 4 ·
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#机器学习

于 2024-06-02 19:57:09 首次发布
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五、核支持向量机算法(NuSVC，Nu-Support Vector Classification)（有监督学习）
beyond谚语的博客
09-22 1683
和支持向量分类(Nu-Support Vector Classification)，与 SVC 类似，但使用来控制支持向量的数量，其实现基于libsvm。
机器学习之支持向量机 (三) SVM回归模型Support Vector Regression (SVR)
ivy_reny的专栏
12-21 1万+
SVM回归模型的损失函数 SVM不仅可以用于分类模型，也可以用于回归模型。回顾SVM分类模型，目标函数是1/2 ‖w‖^2最小，同时让训练集的数据点尽量远离自己类别一边的支持向量，即y_i (w∙ϕ(x_i )+b)≥1。如果加入松弛变量ξ_i≥0，则目标函数是1/2 ‖w‖^2+C∑_(i=1)^m▒ξ_i ，对应的约束条件是y_i (w∙ϕ(x_i )+b)≥1-ξ_i 回归模型的优化目标
【史诗级干货长文】支持向量机
风口IT猪的成长录
07-25 690
支持向量机SVM1. SVM算法简介1.1 SVM算法导入1.2 SVM算法定义1.2.1 定义1.2.2 超平面最大间隔介绍1.2.3 硬间隔和软间隔1.2.3.1 硬间隔分类1.2.3.2 软间隔分类1.3 小结2. SVM算法API初步使用3. SVM算法原理3.1 定义输入数据3.2 线性可分支持向量机3.3 SVM的计算过程与算法步骤3.3.1 推导目标函数3.3.2 目标函数的求解3.3.2.1 朗格朗⽇乘⼦法3.3.2.2 对偶问题3.3.2.3 整体流程确定3.4 举例3.5 小结4. SV
机器学习之路（一）---支持向量机SVM
xiake001的专栏
08-23 3516
基本概念 凸函数和凸优化 优化方法 常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等） logistic回归|梯度下降|牛顿法总结 什么是支持向量机(SVM)？ 支持向量机 (SVM) 是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。 换句话说，给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平
基于matlab的svr代码示例
07-15
基于matlab的svr代码示例基于matlab的svr代码示例基于matlab的svr代码示例
A Rough ν-Twin Support Vector Regression Machine
02-07
After combining the ν-Twin Support Vector Regression (ν-TWSVR) with the rough set theory, we propose an efficient Rough ν-Twin Support Vector Regression, called Rough ν-TWSVR for short. We ...
Training_v-Support_Vector_Regression_Theory_and_Algorithms1
05-10
### ν-Support Vector Regression (ν-SVR):理论与算法 #### 引言 ν-Support Vector Machine（ν-SVM）是支持向量机（SVM）的一种新型变体，能够处理分类和回归问题。该文主要关注ν-Support Vector Regression...
SVM(Support Vector Machines)
東方海竹
11-28 1087
SVM(Support Vector Machines) 0. Introduction 1. Linear SVM Classifcation 2. Nonlinear SVM Classifcation 3. SVM Regression 4. Under the Hood
libsvm的使用说明
NOKIAO的博客
09-10 2397
SVM是一个以空间为依据的机器学习算法 1、C-SVC 以惩罚系数为基础来进行近似平面分割 2、V-SVC 以错分的比例来近似平面分割，是对C-SVC的改进版本，解决了惩罚系数的难以确定的问题。 SVM包括SVC和SVR，一个是分类，一个是回归。 1.E-SVR (ε-SVR) 2.v-SVR 他们的区别没有找到具体的点，有人说ε-SVR是最小化ε为目标；v-SVR是限制...
支持向量机“兵王问题”学习记录
qq_67925599的博客
07-04 662
nu-SVC 是一种与 C-SVC 类似的分类方法，但使用 nu 参数来表示支持向量的上限和下限，这是 C-SVC 中不存在的特性。nu 可以看作是一个在所有训练样本中被分类错误的样本和支持向量的比例的上限，也是支持向量所占的最小比例。与分类版本的 SVM 不同，epsilon-SVR 尝试预测一个连续的值，而不是一个离散的类标签。C 参数用于控制分类错误的惩罚，C 值越大，分类错误的惩罚就越大，使得模型尽可能正确地分类每个训练样本，但可能会过拟合。“-s”指的是SVM不同形式的选择。
LIBSVM在MATLAB中的使用及SVM最优参数选取示例代码
jiandanjinxin的专栏
03-23 2万+
1. 参考网站：LIBSVM 库下载：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html?js=1#svm-toy-js视频： http://v.youku.com/v_showMini/id_XMjc2NTY3MzYw_ft_131.html 详解：http
数学之路（3）-SVR-支持向量回归
麦好的AI乐园
04-18 5583
支持向量回归算法主要是通过升维后，在高维空间中构造线性决策函数来实现线性回归，用e不敏感函数时，其基础主要是 e 不敏感函数和核函数算法。若将拟合的数学模型表达多维空间的某一曲线，则根据e 不敏感函数所得的结果，就是包括该曲线和训练点的“ e管道”。在所有样本点 中，只有分布在“管壁”上的那一部分样本点决定管道的位置。这一部分训练样本称为“支持向量”。为适应训练样本集的非线性，传统的拟合方法通
libsvm的使用
u012355740的专栏
07-16 832
libsvm的使用 1: 了解libsvm工具包 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等2001年开发设计的一个简单, 易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包, 他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件, 还提供了源代码, 方便改进, 修改以及在其它操作系统上应用; 该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少, 提供了很多的默认参数,
简单粗暴理解支持向量机（SVM）及其MATLAB实例
Yancy的博客
09-28 14万+
目录 SVM概述 SVM的改进：解决回归拟合问题的SVR 多分类的SVM QP求解 SVM的MATLAB实现：Libsvm 【实例】用SVM分类 【实例】用SVM回归 SVM概述 SVM已经是非常流行、大家都有所耳闻的技术了。网络上也有很多相关的博客，讲解得都非常详细。如果你要从零开始推导一个SVM，细致抠它全程的数学原理，我建议可以阅读此篇文章：Zhang Hao的《从零构建支...
（系列笔记）13.SVR模型
还没学明白
03-13 5万+
SVR——一种“宽容的回归模型” 严格的线性回归 线性回归：在向量空间里用线性函数去拟合样本。该模型以所有样本实际位置到该线性函数的综合距离为损失，通过最小化损失来求取线性函数的参数。对于线性回归而言，一个样本只要不算正好落在作为模型的线性函数上，就要被计算损失。 宽容的支持向量回归（SVR） 介绍一种“宽容的”回归模型：支持向量回归(Support Vector Regression，SVR) ...
【机器学习原理】SVM支持向量机分类算法
ZhShy
02-03 1万+
文章目录一、支持向量机：线性分类器的“王者”1. 距离2. 支持向量3. 从更高维度看“线性不可分”二、支持向量机分类的算法原理1. 基本思路(1) 最大间隔(2) 高维映射(3) 核函数(4) 支持向量机的真正运行机制(5) 核技巧2. 数学解析(1) 点到超平面的距离(2) 间隔最大化(3) 核函数3. 具体步骤三、在Python中使用支持向量机分类算法四、支持向量机分类算法的使用场景 一、支持向量机：线性分类器的“王者” 最大间隔 高维映射 核方法 1. 距离 我们已经从用线性回归套S型马甲（lo
SVM理解
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viewcode的专栏
10-24 15万+
SVM的文章介绍多如牛毛，很多介绍都非常详尽，而我却一点都不开窍，始终无法理解其中的奥秘。 这次，我要用自己粗浅的语言，来撩开我与SVM之间的面纱。 1. SVM是要解决什么问题？ 之前，冲上来就看SVM的应用，简介，最优化计算方法等。从没认真想过SVM要解决什么问题。 下面一幅是常用的图，来解释SVM的需求。 SVM最基本的应用是分类。 求解最优的分类面，然后用
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