【機器學習】SVM之迴歸模型

review 先回顧一下在基本線性可分情況下的SVM模型： 分類svm模型中要讓訓練集中的各個樣本點儘量遠離自己類別一側的支持向量。 其實迴歸模型也沿用了最大間隔分類器的思想。 誤差函數 對於迴歸模型，優化目標函數和分類模型保持一致，依然是，但是約束條件不同。我們知道迴歸模型的目標是讓訓練集中的每個樣本點，儘量擬合到一個線性模型上。對於一般的迴歸模型，我們是用均方誤差作爲損失函數的，但SVM不是這

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