问题描述
我刚刚意识到支持向量机可以用于回归，这要归功于 nice article 但是，我对超参数 C 的定义感到很困惑。
我很清楚与每个数据点相关的松弛变量 \xi_i 和分类 SVM 中的超参数 C。在那里，目标函数是 \min_{w,b} \frac{|w|}{2} + C\sum_{i=1}^N \xi_i，使得
y_i (w \cdot x_i + b) \ge 1 - \xi_i 和 \xi_i \ge 0。
在 SVM 中，C 越大，惩罚越大，因此随着 C 趋于无穷大，软 SVM 减少到硬 SVM。 （对不起原始乳胶代码，我记得乳胶是支持的，但似乎并非如此）
从链接的文章来看，目标函数和约束如下
我想等式中可能有错别字，所以我从任何参考资料中寻找支持，然后我发现 SVR in Python 使用相同的约定，即正则化的强度与 C 成反比。我试图检查 SVR 的源代码，但我找不到任何公式。有人可以帮助解决这个问题吗？谢谢！
解决方法
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