1樓：Alex劉DS愛好者
乙個通俗易懂的解釋：其實和線性回歸的那個rmse是一樣的，唯一的區別就是svm不是一條線而是乙個管道，在管道內部（margin）的點，loss都算零。
2樓：
可以證明，二分類問題的SVM等價於下面這個問題：
其中,是核函式，響應y取-1和1兩個值。這是個典型的損失—懲罰問題，不同的是損失函式對於落在Margin正確一側，且在Margin以外的樣本不做懲罰，而在錯誤一側或者是Margin以內的樣本做線性懲罰。樣本和Margin的相對位置可以刻畫分類器分類該樣本時的誤差。
從正確的一邊向錯誤的一邊誤差越來越大。於是上面的那句話就可以被翻譯成：模型由誤差較大的點決定。
把這個思想推廣到連續變數的情形，構造下面的損失函式：。此損失函式對於小於e的損失不做懲罰，對於大於e的損失作線性懲罰。用此損失構造乙個損失懲罰問題：
其中，這個問題的解也當然僅僅由誤差大於e的那些樣本決定。思想和上面的SVM如出一轍，但這已經是乙個回歸問題了。這東西就是SVR。
謝 @Gareth Li 提醒，下午寫的有點錯誤。已更正。
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