支持向量机学习之3-SVR（回归）
ϵ−SVR SVR回归中，基本思路和SVM中是同样的，在 ϵ−SVR [Vapnic,1995] 须要解决以下的优化问题。 dom min 12||w||2+C∑i=1l(ξi+ξ∗i) s.t. ⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪yi−(wTxi+b)<ϵ+ξi(wTxi+b)−yi<ϵ+ξ∗iξi,ξ∗i≥0 细心的读者可能已经发现了与 C−SVM 中的具备类似的地方，但又不太同样，那么如何理解上述公式呢？
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