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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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