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  • 对SVC和SVR的理解

    首先:
    support vector classify(SVC)支持分类机做二分类的,找出分类面,解决分类问题
    support vector regression(SCR)支持回归机做曲线拟合、函数回归 ,做预测,温度,天气,股票
    这些都会用于数据挖掘、文本分类、语音识别、生物信息,具体问题具体分析
    其中:
    C-Support Vector Classi cation和v-Support Vector Classi cation区别:
    C-SVC:参数C[0,无穷大]
    v-SVC:使用参数v[0,1]用来控制支持向量的数量和训练错误。
    One-class SVM是用来估计数据的分布的(Distribution Estimation)
    e-Support Vector Regression。
    v-Support Vector Regression增加了控制支持向量参数的参数

    每个对应不同的Formulations
    从目标函数和约束条件上的区别:
    SVC:
    SVR:
     
     
    约束中松弛变量与惩罚项的关系。
     
    最后总结:
    分类是找一个平面,边界上点到平面的距离最远,回归是让每个点到回归线的距离最小。SVM 回归机引入一个 ε-不敏感损失函数作 为损失函数
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ylHe/p/7676173.html
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