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SVR 支持向量回归算法 到 LS-SVR算法

支持向量机（SVM）、支持向量回归（SVR）

支持向量机（support vector machines）是一个二分类的分类模型（或者叫做分类器）。 svm做的都是二元的分类，就是分为两类，所以分类结果就用｛－1，1｝ SVM考虑寻找一个满足分类要求的超平面,并且使训练集中的点距离分类面尽可能的远,也就是寻找一个分类面使它两侧的空白区域(margin)最大。 过两类样本中离分类面最近的点且平行于最优分类面的超平面上H1,H2的训练样本就叫做支持向量。

参考 http://www.jianshu.com/p/ba31fb7fc52f

参考 http://www.jianshu.com/p/c867e9234035

参考 https://baike.baidu.com/item/svm/4385807?fr=aladdin

参考 http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/9097105