用python编写支持向量回归算法替换此代码np.linalg.inv(np.matmul(B.T, B)).dot(B.T).dot(A)

可以使用sklearn库中的SVR模型来实现支持向量回归。以下是一个简单的例子：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 生成数据
X = np.array([[0, 0], [2, 2]])
y = np.array([0.5, 2.5])

# 初始化SVR模型
svr = SVR(kernel='linear', C=1.0)

# 训练模型
svr.fit(X, y)

# 预测
X_test = np.array([[1, 1]])
y_pred = svr.predict(X_test)

print(y_pred)

其中，SVR中的kernel参数可以选择不同的核函数来适应不同的数据特征，C参数为正则化参数，控制模型的复杂度和拟合程度。