【机器学习】SVM之回归模型

review 先回顾一下在基本线性可分情况下的SVM模型： 分类svm模型中要让训练集中的各个样本点尽量远离自己类别一侧的支持向量。 其实回归模型也沿用了最大间隔分类器的思想。 误差函数 对于回归模型，优化目标函数和分类模型保持一致，依然是，但是约束条件不同。我们知道回归模型的目标是让训练集中的每个样本点，尽量拟合到一个线性模型上。对于一般的回归模型，我们是用均方误差作为损失函数的，但SVM不是这

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