支持向量回归
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支持向量回归
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。 -
svr(support vector regression)，即支持向量回归
svr(support vector regression)，即支持向量回归，是人工神经网络的一种学习算法。可用于数据预测等。 -
