在该空间中,寻找一个超平面作为两类训练样本点的分割,以保证最小的分类错

在该空间中,寻找一个超平面作为两类训练样本点的分割,以保证最小的分类错误率。支持向量机算法对于解决样本少维度高的分类问题效果很好。支持向量机的推广形式之一是支持向量回归(SVR)。该方法引入了核函数和不敏感损耗函数,对于噪声等具有鲁棒性的优点,所以本文采用支持向量机回归估计年龄。支持向量回归也与支持向量机类似,基于支持向量回归的分类问题可以分为线性回归方式和非线性回归方式。若分类问题是线性可分的，可被描述为如下形式

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ໃນພື້ນທີ່ນີ້, ຊອກຫາ hyperplane ເປັນສ່ວນຂອງສອງປະເພດຂອງຈຸດຕົວຢ່າງການຝຶກອົບຮົມເພື່ອຮັບປະກັນອັດຕາຄວາມຜິດພາດໃນການຈັດປະເພດນ້ອຍທີ່ສຸດ. ລະບົບເຄື່ອງຈັກ vector ສະຫນັບສະຫນູນແມ່ນມີປະສິດຕິຜົນຫຼາຍ ສຳ ລັບການແກ້ໄຂບັນຫາການຈັດແບ່ງປະເພດໂດຍມີຕົວຢ່າງນ້ອຍແລະຂະ ໜາດ ສູງ. <br>ໜຶ່ງ ໃນຮູບແບບທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຂອງເຄື່ອງຈັກສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ແມ່ນການສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ການເຄື່ອນທີ່ຂອງ vector (regression vector) (SVR). ວິທີການນີ້ຈະແນະ ນຳ ການເຮັດວຽກຂອງແກ່ນແກ່ນແລະຟັງຊັ່ນການສູນເສຍທີ່ບໍ່ດີ, ເຊິ່ງມີຂໍ້ດີຂອງຄວາມແຂງແຮງຕໍ່ສິ່ງລົບກວນແລະອື່ນໆ, ສະນັ້ນເຈ້ຍນີ້ໃຊ້ການສະ ໜັບ ສະ ໜູນ ການຄວບຄຸມເຄື່ອງຈັກ vector ເພື່ອປະເມີນອາຍຸ. <br>ສະຫນັບສະຫນູນການຄວບຄຸມ vector ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບເຄື່ອງສະຫນັບສະຫນູນ vector. <br>ຖ້າບັນຫາການຈັດປະເພດແບ່ງອອກເປັນເສັ້ນ, ມັນສາມາດອະທິບາຍໄດ້

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