支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解( 二 ) 1. 可以理解

$支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
变化不太大。对于SVC，就是让超平面到两侧支持向量的距离最大，这样新的数据点有少许变化的时候，就不容易被分到另一类。
SVR也是一样。
当 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
为1维向量也就是一个实数的时候， $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
就是直线的斜率 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
（转换成只有一个数的向量），这时候当然是 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
的绝对值，即 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
的 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
范数 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
越小，直线越平缓，从而预测点X只有少许变化时， $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
变化尽量小。
当X为多维向量的时候，情况类似， $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
的 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
范数 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
越小，超平面越"平缓"（这里指越接近“水平”），从而模型的稳健性更好。
SVC的支持向量指的是距离超平面 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
的点，以及分类错误的点（软间隔的情况下），而SVR则相反，其支持向量是在距离超平面以外的点，不考虑 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
以内的点。只有支持向量才对SVM的解有影响。
至于为什么要用 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
，和这个凸二次规划有关。据我推(xiā)测(cāi)，是因为如下原因：
后面在计算Lagrange函数的时候，损失项和对应的Lagrange乘子的乘积一项中有 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
一项，展开化简后肯定会出现 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
的项。如果前面不是二次方，反倒徒增麻烦。反正有 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
调整二者的比例，干脆用二次方即可。这个 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
应该只是影响 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
和 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
的范围与 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
的关系，但是后面是个 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
，前面干脆弄个 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
，加一起 $支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解$
，挺好。而且在已有SVC模型研究很充分的基础上，没必要做多余的形式改变，添乱。Reference:
Alex J.Smola, Bernhard Sch?lkopf. A Tutorial on Support Vector Regression.

支持向量回归机（SVR）标准形式中1/2||w||2咋理解( 二 )

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