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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。