支持向量机回归

回归模型的支持向量机

为了提高低通中维数据集的准确性，训练支持向量机(SVM)模型使用fitrsvm．

为了减少高维数据集的计算时间，有效地训练线性回归模型，如线性支持向量机模型，使用fitrlinear．

应用程序

训练回归模型，使用监督机器学习预测数据

利用支持向量机(SVM)回归模型预测响应

`fitrsvm`	拟合支持向量机回归模型
`预测`	使用支持向量机回归模型预测响应

`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`	利用随机特征展开拟合高斯核回归模型
`预测`	预测高斯核回归模型的响应

crossval 交叉验证支持向量机回归模型

`RegressionSVM`	支持向量机回归模型
`CompactRegressionSVM`	紧凑型支持向量机回归模型

`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