支持向量机回归与最小二乘的本质区别

支持向量机回归（Support Vector Machine Regression，SVR）和最小二乘回归（Least Squares Regression）是两种常用的回归方法，它们在本质上有一些区别。

SVR是一种非线性回归方法，它通过在特征空间中找到一个最优超平面，使得样本点到该超平面的函数间隔最小。SVR的目标是最小化预测值与真实值之间的误差，并且在误差范围内尽量保持预测值与真实值的一致性。SVR使用核函数将输入数据映射到高维特征空间，从而能够处理非线性关系。

最小二乘回归是一种线性回归方法，它通过最小化预测值与真实值之间的残差平方和来拟合数据。最小二乘回归的目标是找到一条直线（或超平面），使得所有样本点到该直线的残差平方和最小。最小二乘回归假设数据之间的关系是线性的。

因此，SVR和最小二乘回归的本质区别在于处理非线性关系的能力。SVR能够处理非线性关系，而最小二乘回归只能处理线性关系。