svm回归模型

资 源 简 介

支持向量机用于回归案例

详 情 说 明

在机器学习中，支持向量机是一种广泛使用的算法，用于分类和回归问题。回归问题中，支持向量机可以帮助我们预测连续变量的值，例如股票价格或房屋价格。在支持向量机中，我们将数据映射到高维空间中，并找到一个超平面，最大化两个类别之间的距离。这个超平面被称为“最大间隔超平面”，并用于分类或回归。回归问题中的支持向量机与分类问题中的支持向量机相似，但目标是预测一个连续变量而不是离散变量。因此，在回归问题中，最大化间隔的目标是最小化模型的误差，同时最大化间隔。