回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)SVR(支持向量機(jī)回歸)多輸入多輸出

目錄

• • 回歸預(yù)測(cè) | MATLAB實(shí)現(xiàn)SVR(支持向量機(jī)回歸)多輸入多輸出
  • • 預(yù)測(cè)效果
    • 基本介紹
    • 程序設(shè)計(jì)
    • 參考資料

預(yù)測(cè)效果

基本介紹

MATLAB實(shí)現(xiàn)SVR(支持向量機(jī)回歸)多輸入多輸出。支持向量機(jī)回歸（SVR）用非線性映射將數(shù)據(jù)映射到高維數(shù)據(jù)特征空間中，使得在高維數(shù)據(jù)特征空間中自變量與因變量具有很好的線性回歸特征，在該特征空間進(jìn)行擬合后再返回到原始空間。對(duì)于一般的回歸問題，給定訓(xùn)練樣本 D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)},我們希望學(xué)習(xí)到一個(gè) f(x）使得其與 y 盡可能的接近，w，b 是待確定的參數(shù)。在這個(gè)模型中，只有當(dāng) f(x)與 y 完全相同時(shí)，損失才為零，而支持向量回歸假設(shè)我們能容忍的 f(x)與 y 之間最多有 ε 的偏差，當(dāng)且僅當(dāng) f(x)與 y 的差別絕對(duì)值大于 ε 時(shí)，才計(jì)算損失，此時(shí)相當(dāng)于以 f(x)為中心，構(gòu)建一個(gè)寬度為 2ε 的間隔帶?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入多输出的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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