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1.SVM回归模型的损失函数度量
我们知道SVM分类模型的目标函数是，
同时要让训练集中的各个样本点尽量远离自己类别一侧的支持向量，即约束条件是
。如果加上一个松弛变量，则目标函数变成
，对应的约束条件变成。
对于回归模型，优化目标函数和分类模型保持一致，依然是，但是约束条件不同。我们知道回归模型的目标是让训练集中的每个样本点（xi,yi），尽量拟合到一个线性模型
上。对于一般的回归模型，我们是用均方误差作为损失函数的，但SVM不是这样定义损失函数的。
SVM需要定义一个常量，对于某个样本点（xi,yi），如果
，则完全没有损失；如果大于，则对应的损失为
。这个损失函数和均方误差不同，如果是均方误差，则只要
就会有损失。
如下图所示，在蓝色带里面的点都是没有损失的，但是外面的点是有损失的，损失大小为红色线的长度。
总结一下，SVM回归模型的损失函数度量为：
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