SVM regression
SVM回归模型损失函数 对于回归模型，要让训练集中的每个点(𝑥𝑖,𝑦𝑖)尽量拟合到一个线性模型𝑦𝑖 =𝑤∙𝜙(𝑥𝑖)+𝑏。 定义一个常量𝜖>0，对于某一个点， SVM回归模型的损失函数为: e r r ( x i , y i ) = { 0 ∣ y i − w ∙ ϕ ( x i ) − b ∣ ≤ ϵ ∣ y i − w ∙ ϕ ( x i ) − b ∣ − ϵ ∣ y
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