基于线性规划的支持向量回归：经验风险水平确定的算法与实践

一、引言

1.1研究背景与动机

在机器学习领域，支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）算法作为一种强大的工具，近年来受到了广泛的关注和研究。随着信息技术的飞速发展，大量的数据不断涌现，如何从这些数据中准确地提取信息、建立有效的预测模型，成为了学术界和工业界共同关注的焦点问题。支持向量回归算法正是在这样的背景下应运而生，它基于统计学习理论，通过构建一个最优超平面来实现对数据的拟合和预测，在小样本、高维数据处理以及非线性问题建模等方面展现出了独特的优势。

传统的机器学习方法，如线性回归、多项式回归等，