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SVM是用于分类的模型。对于回归，要使用支持向量回归（SVR）。SVR的思想与SVM的思想密切相关：

在SVM中，我们希望找到一个分离的超平面，以使所有点都与该平面相距一定距离。如果有些点离分离超平面太近，则会受到惩罚，即铰链损失:

在SVR中，我们想要找到一个函数，使得所有点都距该函数一定距离之内。 同样，如果点在此距离之外，则会受到惩罚: