support vector regression

支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的回归方法。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面，将样本点映射到高维空间中，从而实现对回归函数的建模。与传统的回归方法相比，SVR具有更好的泛化能力和更强的鲁棒性，能够处理高维数据和非线性问题。SVR的核心思想是最小化预测误差和模型复杂度之间的权衡，通过调整超参数来控制模型的复杂度和泛化能力。

相关问题

目前版本的Support Vector Regression

目前版本的 MATLAB 中实现了多种支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）算法，其中包括：

1. 基于序列最小优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法实现的 SVR，使用 `fitrsvm` 函数进行训练和预测。

2. 基于坐标下降算法实现的 SVR，使用 `fitrsvm` 函数中的 'KernelFunction' 参数指定核函数类型，例如 'linear' 表示线性核函数，'gaussian' 表示高斯核函数等。

3. 基于序列最小二乘（Sequential Least Squares，SLS）算法实现的 SVR，使用 `fitrlinear` 函数进行训练和预测。

4. 基于线性回归的支持向量机（Support Vector Machine Regression，SVMR），使用 `fitrlinear` 函数中的 'Regularization' 参数指定正则化类型，例如 'ridge' 表示岭回归，'lasso' 表示Lasso回归等。

这些函数都具有相似的使用方式，只是参数稍有不同。例如，使用 `fitrsvm` 函数进行 SVR 的训练和预测可以按照以下步骤进行：

1. 读取数据，并将输入和输出分别存储在 X 和 Y 变量中。

2. 指定 SVM 的参数，例如核函数类型、正则化系数等。

3. 使用 `fitrsvm` 函数进行训练，例如：

svmModel = fitrsvm(X,Y,'KernelFunction','gaussian','KernelScale','auto','Standardize',true);

其中，'KernelFunction' 参数指定核函数类型为高斯核函数，'KernelScale' 参数自动选择核函数的带宽，'Standardize' 参数指定是否对输入数据进行标准化处理。

4. 使用 `predict` 函数进行预测，例如：

Ypred = predict(svmModel,Xnew);

其中，Xnew 是新的输入数据。

以上仅是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体问题进行调整和修改。