支持向量回归算法公式例子
    支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种机器学习算法，用于预测连续型变量。它基于支持向量机（SVM）算法，通过寻最大化间隔的方式来进行回归分析。SVR的公式可以用数学符号来表示，下面是SVR的公式以及一个简单的例子。
    SVR的基本公式如下：
    给定训练样本集合 {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)}，其中xi是输入特征，yi是对应的输出。SVR的目标是到一个函数f(x)来预测输出y，使得预测值f(xi)与实际输出yi之间的误差尽可能小，并且在允许的误差范围内最大化间隔。
    SVR的优化问题可以用以下的数学公式表示：
    minimize: (1/2)  ||w||^2 + C  Σ(max(0, |yi f(xi)| ε))。
    subject to: |f(xi) y| <= ε, for all i = 1, 2, ..., n.
    其中，w是模型的权重向量，C是正则化参数，ε是允许的误差范围。上述公式的目标是最小
化权重向量w的大小，并且使得所有训练样本的预测值与实际输出之间的误差都在ε范围内。这里的Σ表示对所有训练样本求和。
    现在来看一个简单的例子来说明SVR的应用。假设我们有一个数据集，包括一系列的(x, y)数据点，我们希望使用SVR来拟合这些数据并进行预测。我们可以选择一个合适的核函数（如线性核或高斯核），设置正则化参数C和误差范围ε，然后通过SVR算法来训练模型。训练完成后，我们就可以使用训练好的模型来进行新数据点的预测。
    总之，支持向量回归算法的公式可以用数学符号来表示，通过最小化权重向量和最大化间隔来进行回归分析。在实际应用中，我们需要选择合适的参数和核函数，并通过训练数据来拟合模型，从而进行预测。SVR是一种强大的回归算法，在许多实际问题中都有着广泛的应用。
正则化回归算法

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