实例介绍
【实例简介】
支持向量机最初是作为分类模型出现的，特别是对于二分类模型有很好的表现。如果将支持向量机改装成支持向量回归机，将达到比线性回归或其他回归模型更加优秀的效果，而且不需要假设目标函数是优秀的回归模型。支持向量回归的求解仿照支持向量分类机。
【实例截图】
【核心代码】
支持向量机回归svr
└── 支持向量机回归 svr
├── housing_test.mat
├── housing_test.txt
├── housing_train.mat
├── housing_train.txt
├── normlize.m
├── support_vector_regression.m
├── support_vector_regression.mat
├── svr_count_sv.m
├── svr_Examine1.m
├── svr_Examine2.m
├── svr_Examine3.m
├── svr_ExamineExample.m
├── svr_intial.m
├── svr_intial.mat
├── svr_kernal_train.m
├── svr_learned_func.m
├── svr_result.bmp
├── svr_result.png
├── svr_takestep.m
├── svr_test_func.m
├── svr_test_result.m
├── svr_test_result.mat
├── svr_train_result.m
└── svr_train_result.mat
1 directory, 24 files
支持向量机最初是作为分类模型出现的，特别是对于二分类模型有很好的表现。如果将支持向量机改装成支持向量回归机，将达到比线性回归或其他回归模型更加优秀的效果，而且不需要假设目标函数是优秀的回归模型。支持向量回归的求解仿照支持向量分类机。
【实例截图】
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支持向量机回归svr
└── 支持向量机回归 svr
├── housing_test.mat
├── housing_test.txt
├── housing_train.mat
├── housing_train.txt
├── normlize.m
├── support_vector_regression.m
├── support_vector_regression.mat
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├── svr_Examine3.m
├── svr_ExamineExample.m
├── svr_intial.m
├── svr_intial.mat
├── svr_kernal_train.m
├── svr_learned_func.m
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├── svr_test_func.m
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