在线支持向量回归（采用高斯核）- Support Vector Regression的MATLAB实现

简介：
本项目实现了基于MATLAB的在线支持向量回归算法，特别采用了高斯核函数进行复杂模式的学习和预测。该代码为机器学习领域研究提供了便捷工具。 在线学习算法不仅仅适用于分类问题。内核 Adatron 算法的更新规则提供了一种创建优化版本的通用方法。通过使内核 Adatron 算法第一次更新等价于 αi ← αi + ∂W(α)/∂αi，使其成为一种简单的梯度上升算法，并且通过修正来确保满足附加约束条件。 例如，如果我们将相同的方法应用于支持向量回归算法的线性 ε 不敏感损失版本。支持向量机的一个优点是它能够避免在高维特征空间中使用线性函数所带来的困难，并将优化问题转化为对偶凸二次规划问题。 在线回归情况下，损失函数用于惩罚超过某一阈值的误差。这种损失函数通常会导致决策规则具有稀疏表示形式，从而带来显著的算法和表示优势。