支持向量迴歸

支持向量迴歸和傳統的迴歸模型的區別： 就拿最簡單的線性迴歸來講，通過模型輸出的f(x)與真實輸出的y值之間的差別來計算損失。而SVR假設模型輸出f(x)與真實的y值之間可以容忍有eps大小的偏差，也就意味只要樣本的預測值落在f(x)兩側在y軸方向上絕對值只差小於eps的間隔帶上就是預測正確的。 我們去用一個f(x)=wtx+b來擬合真實數據，就會遇到欠擬合和過擬合兩個問題。 對於線性迴歸或邏輯迴歸

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