SVM regression
SVM迴歸模型損失函數 對於迴歸模型，要讓訓練集中的每個點(𝑥𝑖,𝑦𝑖)儘量擬合到一個線性模型𝑦𝑖 =𝑤∙𝜙(𝑥𝑖)+𝑏。 定義一個常量𝜖>0，對於某一個點， SVM迴歸模型的損失函數爲: e r r ( x i , y i ) = { 0 ∣ y i − w ∙ ϕ ( x i ) − b ∣ ≤ ϵ ∣ y i − w ∙ ϕ ( x i ) − b ∣ − ϵ ∣ y
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