如何通俗易懂地解释支持向量回归？ 支持向量机和支持向量回归的区别

如何通俗易懂地解释支持向量回归~

a·b=ax·bx+ay·by+az·bz
=1·3+(-1)·(-4)+1·5

|b|²=b·b=bx²+by²+bz²
=3²+(-4)²+5²

然后，根据二次函数的性质，
λ=-(a·b)/(2|b|²)时取得最小值。

分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 回归问题的要求是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出y（实数）是多少。也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值。分类问题是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1）。也就是使用y=sign(g(x))来推断任一输入x所对应的类别。综上，回归问题和分类问题的本质一样，不同仅在于他们的输出的取值范围不同。分类问题中，输出只允许取两个值；而在回归问题中，输出可取任意实数。

超级通俗的解释：
支持向量机是用来解决分类问题的。
先考虑最简单的情况，豌豆和米粒，用晒子很快可以分开，小颗粒漏下去，大颗粒保留。
用一个函数来表示就是当直径d大于某个值D，就判定为豌豆，小于某个值就是米粒。
d>D, 豌豆
d
在数轴上就是在d左边就是米粒，右边就是绿豆，这是一维的情况。
但是实际问题没这么简单，考虑的问题不单单是尺寸，一个花的两个品种，怎么分类？
假设决定他们分类的有两个属性，花瓣尺寸和颜色。单独用一个属性来分类，像刚才分米粒那样，就不行了。这个时候我们设置两个值 尺寸x和颜色y.
我们把所有的数据都丢到x-y平面上作为点，按道理如果只有这两个属性决定了两个品种，数据肯定会按两类聚集在这个二维平面上。
我们只要找到一条直线，把这两类划分开来，分类就很容易了，以后遇到一个数据，就丢进这个平面，看在直线的哪一边，就是哪一类。
比如x+y-2=0这条直线，我们把数据(x,y)代入，只要认为x+y-2>0的就是A类，x+y-2<0的就是B类。
以此类推，还有三维的，四维的，N维的 属性的分类，这样构造的也许就不是直线，而是平面，超平面。
一个三维的函数分类 ：x+y+z-2=0，这就是个分类的平面了。
有时候，分类的那条线不一定是直线，还有可能是曲线，我们通过某些函数来转换，就可以转化成刚才的哪种多维的分类问题，这个就是核函数的思想。
例如：分类的函数是个圆形x^2+y^2-4=0。这个时候令x^2=a; y^2=b,还不就变成了a+b-4=0 这种直线问题了。
这就是支持向量机的思想。
机的意思就是 算法，机器学习领域里面常常用“机”这个字表示算法
支持向量意思就是 数据集种的某些点，位置比较特殊，比如刚才提到的x+y-2=0这条直线，直线上面区域x+y-2>0的全是A类，下面的x+y-2<0的全是B类，我们找这条直线的时候，一般就看聚集在一起的两类数据，他们各自的最边缘位置的点，也就是最靠近划分直线的那几个点，而其他点对这条直线的最终位置的确定起不了作用，所以我姑且叫这些点叫“支持点”（意思就是有用的点），但是在数学上，没这种说法，数学里的点，又可以叫向量，比如二维点(x,y)就是二维向量，三维度的就是三维向量（ x,y,z)。所以 “支持点”改叫“支持向量”，听起来比较专业，NB。
所以就是 支持向量机 了。

如何通俗易懂地解释支持向量回归

答：1、可以记公式去套，但是不建议。 2、如果套公式，区间两端是开还是闭与原来情况一致。 3、求收敛域的时候一般先求出收敛半径，即可得到收敛区间，再对端点处的取值进行判断是否收敛（跟连续无关），以求的收敛域。 4、比值法和根植法求得结果为...

如何通俗易懂地解释支持向量回归

答：然后，根据二次函数的性质，λ=-(a·b)/(2|b|²)时取得最小值。

支持向量机的基本原理是什么?

答：（1）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b（4.14）假设所有训练数据在ε精度下如图4.5所示无误差地用线性函数拟合，即 基坑降水工程的环境效应与评价方法 图4.5支持向量机回归 考虑到允许误差的情况，引...

支持向量机(SVM)基本原理

答：支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 线性回归 给定数据集 , 其中, ,线性回归试图学习到一个线性模型,尽可能地输出正确标记. 如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题,(对于分类,y 取值为 0 或者 1),但如果你使用的是线性回归,那么假设函数的输出值可能远大于 1,或者远小于 0,就算所有训练样本的标签...

支持向量机回归与分类的区别

答：也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值。分类问题是：给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1）。也就是使用y=sign(g(x))来推断任一输入x所对应的类别。综上，回归问题和分类问题的本质一样，不同仅在于他们的输出的取值范围不同。分类问题中，输出只允许取两...

支持向量机原理

答：支持向量机回归分为线性回归和非线性回归，其原理如下：（1）支持向量机线性回归 设样本集为：（x1，y1），…，（xi，yi），x∈Rn，y∈R，回归函数用下列线性方程来表示：f（x）=w·x＋b （4.14）假设所有训练数据在ε精度下如图4.5所示无误差地用线性函数拟合，即 基坑降水工程的环境效应与...

支持向量机

答：支持向量的解释：支持向量本质上就是一个向量，而且是离间隔边界最近的向量，也就是这些向量支撑了整个间隔边界，支持向量的名字由来就是这样。多元分类在分类中主要有两种方法：one-vs-one和one-vs-rest。one-vs-one：假设有n个类别，则会针对两两类别建立二项分类器，得到k=n*(n-1)/2个分类器。

支持向量机回归可以得到方程吗

答：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）[1][2][3]。SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical ...

最小二乘支持向量机回归与支持向量机回归区别?

答：lssvm与svm最大的区别就是将svm中的不等式约束转换为了等式约束，从而将svm中复杂的二次规划问题变为了简单的方程组求解问题。。具体怎么实现的楼主可以下载一些关于这方面的论文，或著作，很容易理解的

python网格搜索支持向量回归得分低,为0.003,偶尔还会出现负数,该怎么处 ...

答：Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。2、Orange3 Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、...