SVM用于线性回归

方法分析 在样本数据集（）中，不是简单的离散值，而是连续值。如在线性回归中，预测房价。与线性回归类型，目标函数是正则平方误差函数： 在SVM回归算法中，目的是训练出超平面，采用作为预测值。为了获得稀疏解，即计算超平面参数w,b不依靠所有样本数据，而是部分数据（如在SVM分类算法中，支持向量的定义），采用误差函数 误差函数定义为，如果预测值与真实值的差值小于阈值将不对此样本做惩罚，若超出阈值，惩罚量

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