Scikit learn Sample7—Comparison of kernel ridge regression and SVR

核岭回归与SVR的比较       核岭回归（KRR）和SVR都通过采用核技巧来学习非线性函数，即，它们在由各个核引起的空间中学习线性函数，其对应于原始空间中的非线性函数。 它们的损失函数不同（脊与ε不敏感损失）。 与SVR相比，拟合KRR可以以封闭形式完成，对于中等大小的数据集通常更快。 另一方面，学习模型是非稀疏的，因此在预测时比SVR慢。      此示例说明了人工数据集上的两种方法，这些方

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