SVM和SVR是基于同一原理和算法的，只是应用场景不同。SVM用于分类问题，SVR用于回归问题，但是它们都是基于最大边界间隔原理，利用核函数对高维空间进行非线性映射，将样本空间映射到一个更高维的特征空间，然后在特征空间内寻找最优分割超平面或回归超平面。因此，SVM和SVR有很多相似之处，包括对异常值敏感、对样本不平衡问题不友好等。但也有一些不同之处，例如SVM的目标函数是最大化边界间隔，而SVR的目标函数是最小化损失函数，同时SVM分类器的输出是对样本标签的二分类，而SVR的输出是对样本输出值的估计。
SVM与支持向量回归(SVR)模型的关系是什么？
我想请教一下关于SVM和SVR的关系问题。我对SVM和SVR这两个模型都有一定的了解，但是不太清楚它们之间的联系。我知道SVM是一种在分类问题中广泛使用的机器学习模型，而SVR则主要用于回归问题。但是，它们是不是有相同的原理和算法，只是应用场景不同呢？或者它们有根本的区别？希望有了解的大佬可以解答一下。
提问时间：2023-10-03 18:39:29
编辑时间：2023-10-03 18:39:31
提问者：
雨夜迷情
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10回答时间：2023-10-03 18:39:34
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