机器学习sklearn之支持向量回归（SVR）

最新推荐文章于 2025-06-02 14:55:18 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 支持向量回归
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博客介绍了SVM除分类外还支持回归（SVR），其与传统回归不同，定义损失时容忍一定偏差，式子比SVM分类更复杂，但求解思路一致，包括定义目标函数等步骤，还提及后续计划以图片展现机器学习内容。

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SVM除了具有线性分类和非线性分类之外，还支持回归（SVR）。与传统的回归问题有所不同，在定义损失的时候，容忍f(x)与y之间有一定的偏差，具体推导过程如下图。由于回归问题引入了容忍偏差，松弛变量，式子相较于SVM分类更复杂一些，但是总体的求解思路是一致的，包括：定义目标函数、目标函数转换为无约束优化问题、对偶问题、SMO求解α，根据KKT条件找支持向量并计算b。
在这里插入图片描述上图中把W带入化简过程已省略，感兴趣的可以自己推一下，与SVM分类的化简过程相似，本人偷了个懒…
最近计划把所有常用的机器学习算法都从头到尾手写一遍，以后关于机器学习方面的内容大都以图片的形式展现，如果阅读困难可以留言交流，提前祝大家六一儿童节快乐，也祝我的母校110周年生日快乐！

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