支持向量机学习之3-SVR(回归)
来源:互联网 发布:wind数据 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 19:25
ϵ−SVR
ϵ−SVR
SVR回归中,基本思路和SVM中是一样的,在
细心的读者可能已经发现了与
假设我们的训练数据集是
我们的目标是找到一个函数,比如线性函数
如果数据离回归函数的偏差
所以约束条件是保证更多多的数据点都在灰色范围内(拟合最佳的线性回归函数,使得更多的点落在我们接受的精度范围内),即
如同SVM中一样的,在多数情况下转换为对偶问题更容易计算。同时还可以计算出
详细推导过程看文献1。
使用核函数的ϵ−SVR
文献2
ν−SVR
Chang and Lin (2002) prove that
其实两种SVR在满足一定条件下,具有相同的解。
优缺点分析
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RBF不同参数:
不同核函数:
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