改进的支持向量机回归

支持向量机回归（Support Vector Regression，SVR）是一种基于支持向量机的回归方法。它通过寻找最优的超平面来进行回归预测，同时利用核函数将数据映射到高维空间中，从而解决非线性回归问题。但是，传统的SVR存在一些问题，如对噪声敏感、对参数选择敏感等。因此，改进的支持向量机回归方法应运而生。

改进的支持向量机回归方法包括但不限于以下几种：

1. 基于核函数的改进：传统的SVR使用的是高斯核函数，但是这种核函数对参数选择非常敏感。因此，研究者们提出了一些新的核函数，如拉普拉斯核函数、多项式核函数等，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

2. 基于稳健回归的改进：稳健回归是一种可以抵抗异常值干扰的回归方法。将稳健回归与支持向量机相结合，可以得到一种更加鲁棒的回归方法。

3. 基于深度学习的改进：近年来，深度学习在各个领域都取得了很大的成功。将深度学习与支持向量机相结合，可以得到一种更加强大的回归方法。

以上是改进的支持向量机回归方法的一些简单介绍，如果您有兴趣，可以深入了解一下。