【正文】 本點，不會出現(xiàn)在決策函數(shù)中。SVM 由訓練樣本集和核函數(shù)完全描述，因此采用不同的核函數(shù)就可以構(gòu)造實現(xiàn)輸入空間中不同類型的非線性決策面的學習機，導致不同的支持向量算法。從求解結(jié)果我們可以看出，最終的解，決定于輸入模式的數(shù)量積，而與輸入模式的維數(shù)無關(guān)，其計算規(guī)模正比于輸入模式中支持向量的個數(shù)。在具體實施中，則大量的借助統(tǒng)計學的理論和技術(shù)。若對任意數(shù)目的樣本都有函數(shù)能將它們打散，則函數(shù)集的VC維是無窮大。3．方便的繪圖功能：本課題借助于Matlab的繪圖功能，能較為方便的建立支持向量回歸過程中的演示圖形。雖然SVM 方法在理論上具有很突出的優(yōu)勢, 但與其理論研究相比,應用研究尚相對比較滯后, 到目前，SVM已用于數(shù)據(jù)分類、回歸估計、在模式識別方面最突出的應用研究是貝爾實驗室對美國郵政手寫數(shù)字庫進行的實驗,這是一個可識別性較差的數(shù)據(jù)庫, % , % , % , % (其中利用了大量先驗知識) , 而用三種SVM %、% % , 且其中直接采用了1616的字符點陣作為SVM 的輸入, 并沒有進行專門的特征提取。它的優(yōu)點是理論完備、訓練時間短、全局優(yōu)化強、適應性好、泛化性能好等。　　SVR算法是模式識別中應用比較廣泛的算法模型之一，它是支持向量機在函數(shù)逼近和回歸估計中的應用。 訓練算法。本課題就是研究它在回歸估計中的應用。本課題研究用MATLAB程序編寫回歸算法和GUI組件編寫用戶界面來實現(xiàn)支持向量回歸模型的設(shè)計。第4章介紹支持向量回歸模型的實現(xiàn)，及結(jié)果分析。對于非線形情形，同支持向量機識別，通過向高維空間映射，將問題轉(zhuǎn)化為高維空間(Hilbert空間)的線形回歸問題，并且使用核函數(shù)來求得最優(yōu)解。其線性支持向量回歸機的結(jié)果是線形的。根據(jù)泛函的有關(guān)理論，只要一種核函數(shù)滿足Mercer條件，它就對應某一變換空間中的點積。當把該方法推廣到回歸問題時，很重要的一點就是希望找到合適的支持向量回歸(SVR)算法，仍然保持這個性質(zhì)。4. 算法的效率在算法運行過程中，CPU的時間集中在最有可能違反KKT條件的元素集合，邊界元素可能停留在邊界，而非邊界元素將會在其它元素被優(yōu)化的同時向邊界移動。：輸入，輸出異常 。 (3)編輯框顯示信息顯示統(tǒng)計支持向量的個數(shù)，回歸性能。圖48改變參數(shù)取值后的回歸圖（2）多項式核函數(shù)多項式核函數(shù)，設(shè)置此時多項式次數(shù)為3，如下圖49所示。此外，不敏感系數(shù)還控制模型的泛化推廣能力。支持向量個數(shù)增加，回歸性有所提高。　　首先，從小學到大學的生活費和學費就不是一個小數(shù)目，父母的支持與付出我看在眼里，疼在心里，十幾年，實屬不易。 　　其次，我要感謝所有任課老師在這四年來給自己的指導和幫助，是他們教會了我專業(yè)知識，教會了我如何學習，教會了我如何做人。目前支持向量機主要應用在金融時間序列預測（如股票預測、期貨預測等）和非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識、建模與控制等一些方面。取值過大，其精度降低，推廣性能差。圖49選擇多項式核函數(shù)的回歸圖形增大多項式次數(shù)Degree為5，%，如下圖410所示。數(shù)據(jù)輸入：用戶手動創(chuàng)建數(shù)據(jù)，用鼠標點擊將在坐標軸上產(chǎn)生點集。圖 31 程序框圖 支持向量回歸模型的流程圖 支持向量回歸模型的總流程圖如圖32所示。這樣可保證算法的效率?，F(xiàn)介紹回歸估計中最常見的一種損失函數(shù)，它可以保持稀疏性。張鈴證明了核函數(shù)存在性定理，并提出了尋找核函數(shù)的算法。使用非線性映射把數(shù)據(jù)從原空間映射到一個高維特征空間，再在高維特征空間進行線性回歸。在傳統(tǒng)經(jīng)典的回歸中，盡管存在著多種估計的方法，但研究的大部分集中在最小二乘法。4 第2章支持向量機回歸原理 第2章 支持向量機回歸原理回歸預測研究從觀測數(shù)據(jù)出發(fā)尋找規(guī)律，利用這些規(guī)律對未來數(shù)據(jù)或無法觀測的數(shù)據(jù)進行回歸預測。Matlab語言是一種解釋執(zhí)行的語言，與其他語言相比，它把編輯，編譯，連接和執(zhí)行融為一體，提高了程序的運行速度，同時也便于修改和調(diào)試。雖然支持向量機發(fā)展時間很短，但是由于它的產(chǎn)生是基于統(tǒng)計學習理論的，因此具有堅實的理論基礎(chǔ)。 線性判別ABSTRACTSupport vector machine (SVM) is a new method of study based on statistical learning theory which has attracted extensive attentions by academic circles both at home and abroad in recent years. It has been widely used in pattern recognition and function estimation. The biggest characteristic of support vector machine (SVM) theory is that a small error limited by the training set of sample can ensure the independent test set’s small error. Thus a support vector regression (SVR) forecasting model can be built by support vector machine (SVM) theory and it can solve various practical problems.SVR algorithm model is one of pattern recognition algorithm, which is more widely used in approximation of function and the application of the regression estimate. In the SVR regression analysis, using support vector machine (SVM) can smooth regression function as far as possible. Its generalization ability is strong.This paper discusses the basic principle of support vector regression and introduces support vector regression algorithm and several mon kernel functions (the linear kernel, polynomial kernel and radial basis function (RBF) kernel, the Gaussian kernel etc.). This essay successfully makes these functions work: the creation of data sets, the selection of kernel function, parameter settings, return of the training set, the preservation and open of the data set. We acplish the return of input of data set through the selection of different kernel functions and the setting of corresponding parameter. This model is mainly to solve the nonlinear regression model prediction. Then, the same issue is done through the experiment to change the values of different parameters, and the statistics, the number of support vector regression， perfor