सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन
स्मोला और शोलकोफ के 2004 के ट्यूटोरियल में वर्णित सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन (SVR), डेटा के चारों ओर एक एप्सिलॉन-चौड़ी ट्यूब के भीतर रहने वाले एक फ़ंक्शन को फिट करके एक निरंतर परिणाम की भविष्यवाणी करता है, जबकि यथासंभव कम त्रुटि उत्पन्न करता है। यह वर्गीकरण से रिग्रेशन तक सपोर्ट वेक्टर मशीन के विचार का विस्तार करता है, जिसमें अरेखीय संबंधों को पकड़ने के लिए एक कर्नेल का उपयोग किया जाता है।
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स्रोत
- Smola, A.J. & Schölkopf, B. (2004). A Tutorial on Support Vector Regression. Statistics and Computing, 14, 199–222. DOI: 10.1023/B:STCO.0000035301.49549.88 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Support Vector Regression (SVR). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/svm-regression
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