摘要： 一、SVM 思想在解决回归问题上的体现 回归问题的本质：找到一条直线或者曲线，最大程度的拟合数据点； 怎么定义拟合，是不同回归算法的关键差异； SVM 的思路解决回归问题： SVM 解决回归问题的思路与解决分类问题的思路相反，解决分类问题时，希望 Margin 区域内没有样本点或者样本点尽可能的少； 阅读全文

摘要： 一、高斯核函数、高斯函数 μ：期望值，均值，样本平均数；（决定告诉函数中心轴的位置：x = μ） σ2：方差；（度量随机样本和平均值之间的偏离程度：， 为总体方差， 为变量， 为总体均值， 为总体例数） σ：标准差；（反应样本数据分布的情况：σ 越小高斯分布越窄，样本分布越集中；σ 越大高斯分布越宽 阅读全文