支持向量机是利用什么方式回归的
支持向量机(SVM)基本原理?？
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说完了🦘🤠——🐡🦏。
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型🎊🌳——|🥅，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系🥇-🌸🌹，比如当前有很多特征🕷-😜，包括身高🐐_🧸、年龄🌧🎊|——☄️、学历🦡——|🐩、收入🤤|🐚、教育年限等共5项😗——😤🐩，因变量为‘是否吸烟’🐞————*，‘是否吸烟’仅包括两项🎳🎆——_🌼😢，吸烟和不吸烟🐉🐨|-🤒。那么该5个特到此结束了？🦅——|🐹。
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说完了🦘🤠——🐡🦏。
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型🎊🌳——|🥅，所谓二分类模型是指比如有很多特征（自变量X）对另外一个标签项（因变量Y）的分类作用关系🥇-🌸🌹，比如当前有很多特征🕷-😜，包括身高🐐_🧸、年龄🌧🎊|——☄️、学历🦡——|🐩、收入🤤|🐚、教育年限等共5项😗——😤🐩，因变量为‘是否吸烟’🐞————*，‘是否吸烟’仅包括两项🎳🎆——_🌼😢，吸烟和不吸烟🐉🐨|-🤒。那么该5个特到此结束了？🦅——|🐹。
SVC是Support Vector Machines的缩写🎴🦢——🦅🐝，即支持向量机🐪😐_🐩。它是一种常用于分类和回归分析的机器学习算法🥉🍀|-*。SVC是利用统计学习理论来建立一个分类模型🐳_🐾，通过将数据分布在空间中进行分类🕸🎲-_⚡️🙀，找到一个分割平面或者超平面来实现分类结果🦍--🪀🦍。它可以通过调整超平面的参数来适应不同的数据集🏆——-🦥😒，从而提高模型的准确率和泛化能力🏓|——💀😴。🥋🐳-🦏：..
支持向量回归(SVR)与支持向量机(SVM)是回归与分类的转换体🤑_|🐜😴。SVR作为回归模型🤧|-🐱🐑，输出的是样本点到分类面的距离😟_——🦥🦕，而SVM将这个距离映射为类别🐽🦦-——🐼，成为分类任务的处理方式🦨😎-🐟。至于朴素贝叶斯🐅🐚|🤒😇，原本用于分类🙄🐿————🥍🪢，通过计算给定输入的类别概率🏒🏸--😢♠，但也可用于回归😓_-*，通过期望操作将离散概率连续化🀄🦩_😛*❄。在神经网络领域🎊-🤐🦈，前馈神经网络在后面会介绍🦈_🖼。
逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头?？
逻辑回归🙁🏉|😙😂、决策树🦚--🐼🐲、支持向量机算法三巨头1 逻辑回归首先逻辑回归是线性回归衍生过来的🦓-|🎃，假设在二维空间上🕸|🤤，本质上还是一条线🥀|✨⛅️，那么在三维空间✨🎨——|🎿🏓，他就是一个平面🦖🌹_|🌸。把数据分成两边🐪⚾-_🐔，就是直的不能再直的一条线或者一个平面🙊-😥。那么假设现在我们有两个变量🤿_🐁，就是图中这两个变量🎲-|*，为什么假设y=1是坏客户的有帮助请点赞😅|🐱。
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 后面会介绍😭_🌳。
什么是支持向量机??？
SVM算法是一种学习机制🤓🌤-😎，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点🐐🐳_😷🐥，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络🤒__🤩。SVM学习算法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中🦤✨_🦖，以期获得最好的泛化能力🐷🎲-🙃🦝。SVM在形式上类似于多层前向网络🪢-🤢🦐，而且己被应用于模式识别🤬|-♣、回归分析✨🎮——🧐🏒、数据挖掘有帮助请点赞🌿⚾|_🐱。
通过对特征使用现有的支持向量机训练出一个最优模型🦀🕸|🥊，针对最优模型🐖——-🦋，对它的特征权重排序😝——*😽，取前多个特征😈🌈||🦄，递归的进行此操作😕🌵_🐹，直至特征数目到达预定值🦚-——🌾☀️，
python中支持向量机回归需要把数据标准化吗??？
在使用支持向量机(SVM)进行回归分析时😥-🧩🦠， 数据标准化是很重要的.SVM 中的核函数是基于输入数据点之间的距离来定义的🦤🌲——😔🦇，如果数据点之间的距离是不一致的🐁——_🦁😘，那么核函数的结果就会受到影响😙_🤢。标准化可以确保所有特征在相同尺度上进行计算🌒——*，避免因为某些特征取值范围过大而导致其他特征被忽略🐳|-🦜*。因此🕊_|🎁🐈， 在使用SVM进行希望你能满意🦓_-🎣。
支持向量机1 简介支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了🐤_——😼🌏。最开始接触SVM是去年暑假的时候🦌-🎽，老师要求交《统计学习理论》的报告🤯|——😚，那时去网上下了一份入门教程🕷——_🐬，里面讲的很通俗😈🐏_🐷🌜，当时只是大致了解了一些相关概念🐇🐀——🥍。这次斯坦福提供的学习材料😻——|🍀，让我重新学习了一些SVM知识🐗♣|👹。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小到此结束了？🍁——-🐲。