支持向量迴歸

支持向量迴歸 現在我們來考慮支持向量機得迴歸問題 對於樣本 ( x , y ) (\bm{x},y) (x,y)，傳統的迴歸模型通常直接基於輸出 f ( x ) f(\bm{x}) f(x)與真實輸出 y y y之間的差別來計算損失，當且僅當 f ( x ) f(\bm{x}) f(x)和 y y y完全相同時，損失才爲零。於此不同，支持向量迴歸(SVR)假設我們能容忍 f ( x ) f(\bm

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