免费公文写作网站,网站建设特定开发,wordpress公众号,网站 运营工作如何做1 主要思想
主要思路类似于机器学习笔记#xff1a;支持向量机SVM_支撑向量学习-CSDN博客
和SVM的区别主要有 解法和SVM区别不大#xff0c;也是KKT
2 和线性回归的区别
对SVR#xff0c;如果f(x)和y之间的差距小于阈值ε【也即落在两条间隔带之间】#xff0c;则不计算…1 主要思想
主要思路类似于机器学习笔记支持向量机SVM_支撑向量学习-CSDN博客
和SVM的区别主要有 解法和SVM区别不大也是KKT
2 和线性回归的区别
对SVR如果f(x)和y之间的差距小于阈值ε【也即落在两条间隔带之间】则不计算损失对线性回归只要f(x)和y不相同那么就计算损失
3 引入松弛变量 参考
支持向量回归SVR的详细介绍以及推导算法-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
支持向量机SVM和支持向量机回归SVR - 知乎 (zhihu.com)
