（系列筆記）13.SVR模型

SVR——一種「寬容的迴歸模型」 嚴格的線性迴歸 線性迴歸：在向量空間裏用線性函數去擬合樣本。該模型以所有樣本實際位置到該線性函數的綜合距離爲損失，通過最小化損失來求取線性函數的參數。對於線性迴歸而言，一個樣本只要不算正好落在作爲模型的線性函數上，就要被計算損失。 寬容的支持向量迴歸（SVR） 介紹一種「寬容的」迴歸模型：支持向量迴歸(Support Vector Regression，SVR)

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