完整的在线e-SVR算法包括增量和减量，直接可以运行，附e-SVR文献以及算法的详细解析，方便你深入了解

多输出支持向量回归 对于一般的回归问题，给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f（x）使得其与y尽可能的接近，w，b是待确定的参数。在这个模型中，只有当f(x)与y完全相同时，损失才为零，而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与y之间最多有ε的偏差，当且仅当f(x)与y的差别绝对值大于ε时，才计算损失，此时相当于以f(x)为中心，构建一个宽度为2ε的间隔带，若训练样本落入此间隔带，则认为是被预测正确的。（间隔带两侧的松弛程度可有所不同） ------

关于支持向量回归的代码，支持向量分类和回归问题

在线SVR，Matlab版本。直接可以使用。

使用python中的包进行SVR小实验，比较简单，也是参考了网上资源

支持向量机回归预测，matlab代码，不要繁琐的配置，直接可以运行。

支持向量机的基本理论是从二类分类问题提出的。我想绝大部分网友仅着重于理解二类分类问题上了，我当初也是这样，认识事物都有一个过程。二类分类的基本原理固然重要，我在这里也不再赘述，很多文章和书籍都有提及。我觉得对于工具箱的使用而言，理解如何实现从二类分类到多类分类的过渡才是最核心的内容。下面我仅以1-a-r算法为例，解释如何由二类分类器构造多类分类器。

对数据做简单的SVR回归，基于R语言，有详细的代码，包括异常值的处理等

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Fernando Pérez Cruz matlab