金宝app支持向量机回归

金宝app回归模型的支持向量机

为了在低到中维数据集上获得更高的准确性，使用训练支持向量机(SVM)模型金宝appfitrsvm．

为了减少高维数据集上的计算时间，有效地训练线性回归模型，如线性SVM模型，使用fitrlinear．

应用程序

使用监督机器学习训练回归模型来预测数据

使用支持向量机(SVM)回归模型预测响应金宝app

`fitrsvm`	拟合支持向量金宝app机回归模型
`预测`	使用支持向量机回归模型预测反应金宝app

`fitrlinear`	对高维数据拟合线性回归模型
`预测`	预测线性回归模型的响应

`fitrkernel`	采用随机特征展开方法拟合高斯核回归模型
`预测`	预测高斯核回归模型的响应

crossval 交叉验证的支持向量机回归模型金宝app

`RegressionSVM`	金宝app支持向量机回归模型
`CompactRegressionSVM`	紧凑的支持向量机金宝app回归模型

`RegressionLinear`	高维数据的线性回归模型
`RegressionPartitionedLinear`	高维数据的交叉验证线性回归模型

`RegressionKernel`	采用随机特征展开的高斯核回归模型
`RegressionPartitionedKernel`	交叉验证的回归核模型

使用回归支持向量机预测块预测响应
使用回归学习者应金宝app用程序训练支持向量机(SVM)回归模型，然后使用RegressionSVM预测块用于响应预测。
理解支持向量机回归金宝app
理解线性和非线性SVM回归问题的数学公式和求解算法。
训练核近似模型使用回归学习应用程序
创建和比较核近似模型，并导出训练过的模型，以对新数据进行预测。