（系列笔记）13.SVR模型

SVR——一种“宽容的回归模型” 严格的线性回归 线性回归：在向量空间里用线性函数去拟合样本。该模型以所有样本实际位置到该线性函数的综合距离为损失，通过最小化损失来求取线性函数的参数。对于线性回归而言，一个样本只要不算正好落在作为模型的线性函数上，就要被计算损失。 宽容的支持向量回归（SVR） 介绍一种“宽容的”回归模型：支持向量回归(Support Vector Regression，SVR)

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