SVM过拟合问题非常平坦()的

非常平坦( 【SVM过拟合问题】 $SVM过拟合问题$
)的拟合直线正是SVM回归的常态，而且常数的预测也丝毫不像是过拟合。从情形来看，最直观的结论是，如果参数设定无误，那么应当换模型，至少换用核函数。对于题主所说的时间序列数据，考虑自相关的因素时序模型似乎更为合适。对于SVM回归直线 $SVM过拟合问题$
对于最简单的情形，给定误差容忍上限 $SVM过拟合问题$
，则系数 $SVM过拟合问题$
是以下最优化问题的解 $SVM过拟合问题$
$SVM过拟合问题$
不难看出，如果 $SVM过拟合问题$
足够大，或数据本身的分布非常平坦，那么 $SVM过拟合问题$
趋于0是自然而然的，此时相当于用平均值估计。综上，这并非是过拟合，而是因为模型的选择不当。

SVM过拟合问题

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