个人总结：从 SVM分类 到 线性支持回归SVR

最新推荐文章于 2024-01-12 11:14:56 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： SVR SVM LR 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yyhhlancelot/article/details/91872905
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本文回顾SVM分类模型，探讨线性支持向量回归（SVR）的损失函数和目标，指出SVR仅受支持向量影响。对比逻辑回归与SVM，分析两者在分类与回归任务中的联系与区别，包括损失函数、模型构建和应用场景。

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回顾前面的SVM分类模型中，我们的目标函数是让最小，同时让各个训练集中的点尽可能远离自己类别一边的支持向量，即；若加入一个松弛变量，则目标函数变为，对应约束条件变为。

线性支持回归也是尽量将训练集拟合到一个线性模型。但是损失不是使用常用的均方差作为损失函数，而是定义一个常量\epsilon>0，对于某一个点\left ( x_{i}, \right y_{i} )，如果，则认定为没有损失。若，则对应的损失为

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机器学习二十二：支持向量机回归SVR
AI玩转智能
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AI菌在前四篇里面我们讲到了SVM的线性分类和非线性分类（核函数），以及在分类时用到的SMO算法。这些都关注于SVM的分类问题。实际上SVM也可以用于回归模型，本篇就对如何将SVM用于回归模型做一个总结。回归和分类从某种意义上讲，本质上是一回事。SVM分类，就是找到一个平面，让两个分类集合的支持向量或者所有的数据离分类平面最远；SVR回归，就是找到一个回归平面，让一个集合的所有数据到该平面的距离最
SVM如何用于回归分析
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78-SVM思想解决回归问题
qq_41033011的博客
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SVM思想解决回归问题   先回忆一下回归问题的本质其实就是找到一条直线或曲线能够最佳程度的拟合数据点，在这里怎么定义拟合，就是不同回归算法的关键。比如之前学习的线性回归算法定义拟合的方式就是让我们的数据点到我们预测的这条直线相应的 MSE 的值最小。   而对于 SVM 这个算法的思路来说，对拟合的定义是这样的。我们要指定一个 margin 值，我们期望在 margin 范围里样本数据点越多越好。      如果在 margin 范围里，数据样本点越多，意味着这个范围能够比较好的表达样本数据点。在这种情
SVR回归
weixin_30249203的博客
06-19 548
1.python支持向量机回归svr预测 https://blog.youkuaiyun.com/u012581541/article/details/51181041 https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/8971845.html https://blog.youkuaiyun.com/zhurui_idea/article/details/60329731 http://www.d...
SVM到SVR的理解
xingdu_的博客
11-19 2134
通常我们可以理解SVM，但是如何从SVM推广到SVR形式，就很难去从宏观上去理解。 那么首先我们需要理解这个最优化问题 下面这张图是对的，但是它理解SVR的思路有一点错误，我后面会讲。但是可以借助它来理解。 首先是指的是最大化间隔，具体表现就是，在SVR中间隔越大，越欠拟合（不能拟合样本点）。 后面是指的是把异常点都回归到正常，具体表现就是，在SVR中这个优化问题越小，越过拟合。 我们宏观上理解SVR的时候不能按照SVM的湿漉漉去理解。我们从后往前理解，即我们的目标是，但是为了防止过拟合，
python_SVM_svrpython_SVR回归预测_SVR_svr预测
09-11
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支持向量机SVM在回归问题中的应用：支持向量回归SVR（python代码实现）
weixin_62457573的博客
01-07 3729
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07-24
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sklearn实现SVR回归(支持向量机)
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支持向量回归机(SVR)
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SVM实例，两个数据，两个例子。cancer data样本量小，分类数据用svc函数，较为简单；houseprice样本量大，连续数据，用了支持向量回归SVR，函数先用了RBFSampler和 Nystroem做核映射，然后用SGDRegressor做支持向量回归，使用的这三个函数都很适合大样本。 I. 准备 1.import... In[1]: import pandas as pd import numpy as np import warnings import matplotlib..
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如果数据集是比较低维的数据时，低维数据信息有些少，这时可以将低维的数据映射为高维的数据进行模型的训练。用来实现线性的分类任务；用来实现线性的分类任务。可以用来实现非线性的分类任务，支持。可以用来实现非线性的回归任务，支持。rbf：高斯核函数（默认）可以添加多项式特征；可以添加多项式特征；poly：多项式核函数。
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第23课：SVR——一种“宽容”的回归模型
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严格的线性回归 之前我们讲过线性回归：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。参见下图： 对于线性回归而言，一个样本只要不是正好落在最终作为模型的线性函数上，就要被计算损失。 如此严格，真的有利于得出可扩展性良好的模型吗？ 宽容的支持向量回归（SVR） 今天我们来介绍一种“宽容的”回归模型：支持向量回归（Su...
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