SVM回归预测模型原理

SVM回归预测模型是一种基于支持向量机的预测模型，它利用一组样本数据来拟合一个非线性的函数，用于预测未知数据的输出。具体实现方式是通过将数据空间映射到高维空间，再在高维空间中寻找一个可以最大化间隔的超平面来分类或预测。该模型的核心是将数据映射到高维空间，并使用核函数来计算样本之间的相似度，从而得到预测结果。通常使用二次规划来进行求解。