SVR

サポートベクトル回帰。 SVM を回帰に用いる手法。

SVM

\langle \bm{w}, \bm{x} \rangle_{\mathcal{H}} - b = 0

の超平面で対象データを分離し、その平面から直近のデータ点への距離であるマージンを最大化する手法。

(記事リンク) SVR でボストン住宅価格予測

https://qiita.com/koshian2/items/baa51826147c3d538652

Feature Scaling

正規化の例: 画像処理

標準化の例: SVM など、距離の最適化を行っているやつら

使わない例: 決定木

Representer Theorem

特に SVM などにおいて、平面を決定する線形作用素が、カーネルの線形和の形で表されるという定理

(記事) scikit-learn の SVM は、カーネルをメモリに載せる

https://ai.stackexchange.com/questions/7202/why-does-training-an-svm-take-so-long-how-can-i-speed-it-up