该文研究了当训练点的输出为三角模糊数时!支持向量回归机的构建问题’ 首先将模糊回归问题转化为模糊分 类问题!并将求模糊最优分类超平面问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题’ 利用基于模糊模拟的遗传算法 求解带有模糊决策的机会约束规划!得到模糊最优分类超平面&模糊方程$!解模糊方程得到模糊回归函数’ 在此基础上! 得出模糊线性支持向量回归机&算法$’ 从而较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的模糊回归问题’ 最后!给出显示 模糊线性支持向量回归机特点的模糊支持向量集的定义’

树回归：对复杂的关系建模。一般可以分为两种，一种是回归树，一种是模型树， 主要的区别在于对于叶节点的建模方式，回归树使用分段常数，模型树使用线性回归方程。 可以使用剪枝技术对于可能过拟合的树进行剪枝，剪枝一般分为预剪枝和后剪枝。 回归树和模型树都是2元树，每次总是选择最好的分割方式，分成两部分。 这个是自己写的Python语言的CART树回归程序，基本实现了其原理，注释比较多。-Tree Regression: modeling of complex relationshi