主要内容

金宝app支持向量机回归

金宝app回归模型的支持向量机

为了提高中低维数据集的精度，使用金宝app菲特斯姆.

为了减少高维数据集上的计算时间，使用菲特利恩.

应用程序

回归学习者 使用监督机器学习训练回归模型预测数据

阻碍

回归预测 使用支持向量机（SVM）回归模型预测响应金宝app

功能

全部展开

菲特斯姆 拟合支持向量金宝app机回归模型
预测 用支持向量机回归模型预测反应金宝app
菲特利恩 对高维数据拟合线性回归模型
预测 线性回归模型的预测响应
菲特克内尔 用随机特征展开拟合高斯核回归模型
丧失 高斯核回归模型的回归损失
预测 高斯核回归模型的预测响应
简历 高斯核回归模型的恢复训练
克罗斯瓦尔 交叉验证支持向量机回归模型金宝app
部分依赖 计算部分相关性
局部依赖 创建部分依赖图（PDP）和单个条件期望图（ICE）
石灰 局部可解释模型不可知解释（LIME）
夏普利 夏普利值

班级

全部展开

回归 金宝app支持向量机回归模型
压缩回归 紧凑型支持向量机金宝app回归模型
回归线性 高维数据的线性回归模型
回归分段线性 高维数据的交叉验证线性回归模型
回归核 基于随机特征展开的高斯核回归模型
回归分区核 回归的交叉验证核模型

话题

使用回归VM预测块预测响应

使用回归学习器应金宝app用程序训练支持向量机（SVM）回归模型，然后使用回归预测用于响应预测的块。

理解支持向量机回归金宝app

了解线性和非线性SVM回归问题的数学公式和求解算法。

统计和机器学习工具箱文档

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掌握机器学习：用MATLAB逐步指导

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