SVM系列理论（十） SVR支持向量回归

1 敏感度损失函数 2 支持向量回归模型的导出 3 对偶形式的导出 4 KKT条件导出支持向量 5 KKT条件导出b的值 前面提到，对于回归问题， 核岭回归，即最小二乘SVM（LSSVM）， β β 的值大部分不为0，其支持向量非常多，也就是稠密的，而并不像soft-SVM中的 α α 一样，大部分 α α `为0. 支持向量回归（SVR）模型可以解决这个问题。 1 敏感度损失函数 为了得到，岭回

>>阅读原文<<