4.3.7 支持向量回归 (Support Vector Regression, SVR)

文档摘要

4.3.7 支持向量回归 (Support Vector Regression, SVR) 4.3.7 支持向量回归 (Support Vector Regression, SVR) 在光谱数据的定量分析中，建立光谱数据与待测组分含量或理化性质之间的校正模型是核心任务之一。支持向量回归 (Support Vector Regression, SVR) 作为支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 在回归任务上的扩展，是一种强大且灵活的非线性回归方法。它特别适用于处理高维、小样本以及存在非线性关系的数据，这使得SVR在光谱分析领域得到了广泛应用。