支持向量回归

资 源 简 介

支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。

详 情 说 明

在1995年，Corinna Cortes和Vapnik等人首次提出了支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。这个模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题方面表现出了许多特有的优势，并且能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。在机器学习领域，支持向量机（SVM，又称矢量网络）是一种与相关的学习算法有关的监督学习模型。它可以通过对数据进行分析和模式识别，用于分类和回归分析。SVM可以处理复杂的数据集，包括高维空间中的数据集，使其成为解决许多实际问题的有用工具。此外，SVM还可以通过选择不同的内核函数来适应不同的数据类型，从而进一步提高其性能。总体而言，支持向量机是一种强大而灵活的机器学习方法，可以为我们提供更深入的数据分析和更准确的预测。