这段简介可以描述为：可运行的SVR算法程序是一款基于支持向量回归(SVR)原理开发的应用软件或代码库。它提供了便捷的接口和工具用于处理回归预测任务，适用于多种数据集，并且易于在不同平台上部署与执行。
**支持向量机回归（Support Vector Regression, SVR）**是一种广泛应用于数据分析与机器学习领域的算法，主要用于连续数值的预测任务。该方法由Vapnik等人于1995年提出，并将SVM理论应用到了回归问题中。原本用于分类的SVM通过引入ε-insensitive loss函数得以处理回归问题。
SVR的核心在于寻找一个超平面，使得训练数据尽可能接近此超平面，但不会越过预先设定的ε边界。当预测值与实际值之间的误差超过这个界限时，则该点被视为“错误”，并参与到模型构建中；这些关键的数据点被称为支持向量。
在SVR中使用的损失函数通常是ε-insensitive loss函数，它对小于ε范围内的预测误差不计为损失，仅在超出此阈值后才开始累积。这种设计使得算法主要关注较大的误差而非较小的误差，从而避免了过拟合的风险。
实际应用时可能会遇到一些难以被包含于ε边界之内的样本点。为此SVR引入了一个C参数来调节这些误分类的影响程度：当C较大时，模型倾向于减少误分类的数量；而C较小时，则会容忍更多的错误以寻求更平滑的决策面。
与传统的线性SVM不同的是，SVR利用核函数（如高斯核、多项式核等）将低维输入空间映射到更高维度的空间中去。这使得原本在原始特征空间内非线性的可分问题能够在新的高维度下变得易于解决，从而扩展了SVR的应用范围。
在线学习的C++实现可能包括数据预处理、模型训练过程中的ε-insensitive loss计算、优化算法（如梯度下降或SMO）以及预测等各个环节。这种类型的代码适用于大规模或者实时更新的数据集，并有助于逐步提升模型性能和效率。
在实际应用中，SVR广泛用于股票价格预测、销售预测等多个领域，尤其擅长处理非线性关系及小样本数据的回归问题。合理调整ε值、C参数与核函数的选择是优化其表现的关键所在。
5星
