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支持向量回归的算法分析的任务书
任务目标：
掌握支持向量回归的基本原理和算法流程；了解支持向量回归的核函数和模型评估指标；能够使用Python完成支持向量回归的建模和预测。
任务描述：
支持向量回归是一种基于监督学习的回归分析算法，其原理是通过构建一个超平面来划分数据集，最大化样本集中与分离超平面的距离，建立回归模型。在该任务中，需要学习支持向量回归的基本原理和算法流程，包括支持向量机的核函数、惩罚项的选择等。同时，要掌握支持向量回归的优化方法和模型评估指标，如均方误差、R方值等。最后，需要使用Python编写代码，载入数据集，进行特征提取和模型训练，完成支持向量回归的预测任务。
任务步骤：
1.学习支持向量回归的基本原理和算法流程。
2.掌握支持向量回归的核函数和惩罚项的选择方法。
3.了解支持向量回归的模型评估指标和优化方法。
4.学习Python中支持向量回归模型的建立和预测。
5.练习使用Python编写支持向量回归的代码，对数据集进行特征提取和模型训练，完成预测任务。
6.尝试调整模型参数，提高预测性能。
7.总结并提交任务报告。
任务要求：
1.熟练掌握Python的基本语法和特征提取方法。
2.熟悉机器学习的基本概念和常用算法。
3.具备一定的数学和统计知识，了解回归分析和支持向量机的理论基础。
4.能够使用Python完成数据的可视化、特征工程、模型建立和预测等任务。
5.具备团队合作精神，能够主动分享和交流学习心得。
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