1樓：Abby Chau
相對於用一條直線分割兩類，SVM 不限制資料的維度，資料可以是2維，也可以是3/4/5維，理論上，只要維度夠高，配合合適的幾何公式，總是可以把數點完美分割的。
而SVR 的理念就是在這種公升維後資料上，找出n-1維的分類器，和線性回歸和Log 回歸的概念是一模一樣的。
還有乙個分別，就是Loss 計算上不一樣，LR 只可以根據 X或者 Y 差別的其中乙個作為Loss, 而SVM 則是在所有n-1維差別的convolution, 比如在2維而X和Y間距一樣的維度中，則是簡單的畢氏定理sqrt(x^2+y^2) 。
當然，公升維的過程伴隨不同的x和y 的關係，所以計起來會複雜很多。
2樓：仲義
第乙個： kernel ，將原始資料空間對映到高維度空間 ;
第二個: 直接對照 Linear Regression 和 SVR 的表示式，svr 是有約束條件的優化問題，它的約束條件就是 svr的特殊之處 ； 它的約束條件使得模型尋找出乙個條狀區域而不是單純的一條線～～
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