支持向量回归机.ppt
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支持向量回归机赵星2008-9-121支持向量机在回归中的理论p函数逼近问题，即是存在一个未知函数：要求函数 ,使得函数和函数之间的差距为：由于函数 的未知，我们只能依靠采集得到的样本 来求取 p惩罚函数采用的是 -不敏感损失函数 ，定义为：2008-9-122p因此用于函数逼近的支持向量机表示为：p转化为二次规划问题，建立Lagrange方程：2008-9-123p通过上式得到对偶优化问题：p通过求解可以得到p通过求解发现在 -不敏感区域外的点的对应 不为零，而区域内的点的对应 为零。2008-9-124非线性的函数逼近p同样用非线性变换 ，将输入空间映射成高维特征空间。p引入核函数，变换后的最优二次规划变换为：2008-9-125实际效果模拟当 增大时，支持向量的个数会减少。2008-9-126一维回归问题参数 C支持向量个数0.050.075C=1190.20.3C=1170.50.75C=1120.50.1C=0.283其中噪声 服从正态分布2008-9-127一维回归问题2008-9-128一维回归问题（书本中）2008-9-129二维回归问题支持向量个数RBF核参数C0.09105C=1.510.04272C=1.440.0644272C=1.5其中噪声 服从正态分布2008-9-1210二维回归问题2008-9-12112008-9-1212
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