支持向量机回归说是适合小样本，样本容量只有20个，可以用支持 …
一切都是要看效果的。 你SVR所用的kernel核函数的参数会影响你的效果，这里可以用k fold cross-validation的方法去选取参数，但是要保证不要过拟合。 由2引出的问题就是，一般用k-fold CV …
支持向量回归（SVR）是如何理解？ - 知乎
SVR：回归 一句话，SVM可以形象理解为“排空、朝外吹气球”，SVR可以理解为“吸收、朝里吸气”，二者作用都是使间隔最大化 (SVM：气球变大，SVR：肚子变大)，反映到优化问题上就 …
小样本时间序列预测有哪些好的方案呢？大概200-300条样本，想 …
支持向量回归（SVR）：通过核函数映射高维空间处理非线性关系，对小样本过拟合风险较低，但需网格搜索优化超参数。 2. 数据增强与生成技术 TimeGAN + Attention机制：通过生成对抗网 …
如何通俗易懂地解释支持向量回归 (support vector regression)?
左边是svr 的loss function，右图是lr的（图片来自coursera 林轩田机器学习技法）左图中，epsilon描述的是紫色区域的宽度，定义这个区域内的点损失为0，这个区域以外的点的损失 …
为什么SVR模型出来的结果趋于一条线？ - 知乎
有没有大神帮忙看看，使用SVR模型预测股票的收益率，关键参数是用贝叶斯优化生成的，结果误差缺很大，预…
为什么支持向量回归的目标也是最小化||w||的平方？ - 知乎
SVC和SVR最终都是要最大化间隔，只是最大化间隔的目的稍有区别，因此优化目标均包含 min 1 2 ‖ ω ‖ 2 项，具体地： SVC：使支持向量到 超平面 间的距离最大（即最大化支持向量与超平 …
苏联解体后，克格勃的人都干什么去了？ - 知乎
苏联解体后，克格勃被改组为俄罗斯联邦安全局（Federal Security Service of the Russian Federation, FSB）和俄罗斯联邦对外情报局（Foreign Intelligence Service, SVR），继续负责 …
支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2怎么理解？ - 知乎
SVR也是一样。 当 \vec X 为1维向量也就是一个实数的时候， \vec w 就是直线的斜率 k （转换成只有一个数的向量），这时候当然是 k 的绝对值，即 \vec w 的 \mathrm L_2 范数 \Vert \vec …
svm 中 e-svr v-svr 的区别是什么？ - 知乎
Jun 25, 2018 · 18年的提问，不知道题主现在有答案了没啊，在下前来求经，不知道题主愿不愿意分享一下。我的研究略有涉及到SVR，也纠结ν-Support Vector Regression 和 e-SVR 的区 …
数据量太小，要做回归，该选择什么模型？ - 知乎
Sep 3, 2021 · 可以看出SVR比较适合处理10000条以下的数据。 或者也可以使用一些更简单的线性回归模型，比如岭回归，Lasso回归等。 根据sklearn的速查表，数据量如果小于50，会对模 …