Как нам известно, алгоритмы SVM в основном используются для классификации и редко для регрессии. Хотя он предоставляет нам алгоритм SVR для выполнения необходимого. В моем предыдущем блоге я в основном говорил о том, как можно классифицировать данные с помощью уловки ядра в SVM, здесь я собираюсь объяснить, как SVR помогает в регрессии данных. Задача Support Vector - найти гиперплоскость в N-мерном пространстве, которая может классифицировать точки данных. Точки данных,..