서포트벡터머신(svm)회귀

회귀모델용서포트벡터머신

저차원에서중간차원까지의데이터세트에대한정확도를높이려면fitrsvm을사용하여서포트벡터머신(svm)모델을훈련시키십시오。

고차원데이터세트에대한계산시간을단축하려면fitrlinear를사용하여선형支持向量机모델과같은선형회귀모델을효율적으로훈련시키십시오。

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머신러닝지도학습을사용하여데이터를예측하도록회귀모델훈련시키기

서포트벡터머신(svm)회귀모델을사용하여응답변수예측

`fitrsvm`	서포트벡터머신회귀모델피팅
`预测`	使用支持向量机回归模型预测反应万博1manbetx

`fitrlinear`	对高维数据拟合线性回归模型
`预测`	预测线性回归模型的响应

`fitrkernel`	采用随机特征展开方法拟合高斯核回归模型
`预测`	预测高斯核回归模型的响应

crossval 交叉验证的支持向量机回归模型万博1manbetx

`RegressionSVM`	万博1manbetx支持向量机回归模型
`CompactRegressionSVM`	紧凑的支持向量机万博1manbetx回归模型

`RegressionLinear`	高维数据的线性回归模型
`RegressionPartitionedLinear`	高维数据的交叉验证线性回归模型

`RegressionKernel`	采用随机特征展开的高斯核回归模型
`RegressionPartitionedKernel`	交叉验证的回归核模型

使用回归支持向量机预测块预测响应
使用回归学习者应万博1manbetx用程序训练支持向量机(SVM)回归模型，然后使用RegressionSVM预测块用于响应预测。
서포트벡터머신회귀이해하기
선형SVM회귀문제와비선형SVM회귀문제의수학적정식화,그리고솔버알고리즘에대해알아봅니다。
训练核近似模型使用回归学习应用程序
创建和比较核近似模型，并导出训练过的模型，以对新数据进行预测。