如何通俗易懂地解释支持向量回归(support vector regression)? 举报 理由 举报 取消 2017年11月11日 3 条回复 1160 次浏览 SVM,人工智能,学习,推断,数据挖掘,机器,统计
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svr的优化目标是l2 regularization+ c*epsilon-sensitive error. 前者正则化是为了控制模型复杂度不必多说，后者epsilon-sensitive error是理解svr的关键，但其实对照linear regression的损失函数也很容易，就如下图所示
左边是svr 的loss function，右图是lr的（图片来自coursera 林轩田机器学习技法）左图中，epsilon描述的是紫色区域的宽度，定义这个区域内的点损失为0，这个区域以外的点的损失是点到区域边界的距离，这些区域外的点（或者有可能边界上的点）就是svr 的support vector。所以大致上来说，svr就是要找一条线，忽略它周围的点，对剩余的点进行回归。
参考资料：林轩田coursera机器学习技法
没错我就是轩田老师的脑残粉啦#_#
第一个： kernel ，将原始数据空间映射到 高维度空间 ;
第二个: 直接对照 Linear Regression 和 SVR 的表达式，svr 是 有约束条件的优化问题，它的约束条件就是 svr的特殊之处 ； 它的约束条件 使得模型寻找出一个 条状区域 而不是单纯的一条线～～
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