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支持向量回归是一种基于核函数的回归方法,其基本思想是在回归问题中选择一个最优子集来拟合数据,将剩余的数据点称为支持向量。支持向量回归由于自身具有非线性相关性,因此可以通过某些截断核函数来拟合与数据相关的任何曲线。...
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1.最小二乘法(Least Square Approach)...
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在最小二乘法中,我们试图最小化拟合线与数据点之间的距离平方和。我们可以将这个方法看作是多项式拟合的狭义形式,因为拟合线的度数为1。通过这种方法,我们可以得到一条直线,它基本上与数据点平均值相同。...

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