支持向量机回归代码函数

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支持向量机回归的分析、实现和应用
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有没有最小二乘支持向量机与模糊结合的例子
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现在应该可以回复了。
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有没有支持向量机的回归算法
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第12讲：支持向量机（SVM）及支持向量回归（SVR）简介.doc16页
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3．支持向量机（回归）
3.1.1 支持向量机
支持向量机（SVM）是美国Vapnik教授于1990年代提出的，2000年代后成为了很受欢迎的机器学习方法。它将输入样本集合变换到高维空间使得其分离性状况得到改善。它的结构酷似三层感知器，是构造分类规则的通用方法。SVM方法的贡献在于，它使得人们可以在非常高维的空间中构造出好的分类规则，为分类算法提供了统一的理论框架。作为副产品，SVM从理论上解释了多层感知器的隐蔽层数目和隐节点数目的作用，因此，将神经网络的学习算法纳入了核技巧范畴。 所谓核技巧，就是找一个核函数使其满足，代替在特征空间中内积的计算。因为对于非线性分类，一般是先找一个非线性映射将输入数据映射到高维特征空间，使之分离性状况得到很大改观，此时在该特征空间中进行分类，然后再返会原空间，就得到了原输入空间的非线性分类。由于内积运算量相当大，核技巧就是为了降低计算量而生的。
特别， 对特征空间为Hilbert空间的情形，设是定义在输入空间上的二元函数，设中的规范正交基为。如果
那么取即为所求的非线性嵌入映射。由于核函数的定义域是原来的输入空间，而不是高维的特征空间。因此，巧妙地避开了计算高维内积所需付出的计算代价。实际计算中，我们只要选定一个，并不去重构嵌入映射。所以寻找核函数（对称且非负）就是主要任务了。满足以上条件的核函数很多，例如
可以取为d-阶多项式：，其中为固定元素。
可以取为径向函数：，其中为固定元素。
可以取为神经网络惯用的核函数：，其中为固定元素。
一般地，核函数的存在性只依赖于如何寻找一个平方收敛的非负序列。这样的序列在空间的正锥中的序列都满足。但
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