SVM系列理論（十） SVR支持向量迴歸

1 敏感度損失函數 2 支持向量迴歸模型的導出 3 對偶形式的導出 4 KKT條件導出支持向量 5 KKT條件導出b的值 前面提到，對於迴歸問題， 核嶺迴歸，即最小二乘SVM（LSSVM）， β β 的值大部分不爲0，其支持向量非常多，也就是稠密的，而並不像soft-SVM中的 α α 一樣，大部分 α α `爲0. 支持向量迴歸（SVR）模型可以解決這個問題。 1 敏感度損失函數 爲了得到，嶺回

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