Fanelli等[6-8]提出一种方法，将从深度数据估算人脸姿态表达为一个回归问题（Regression Problem），然后利用随机森林算法解决该问题，完成一个简单深度特征映射到三维人脸特征点坐标、人脸旋转角度等实值参数的学习。
基于62个网页-相关网页
... 解决分类问题(classifiy problem) 解决回归问题(regression problem) 物体检测(object detection) ...
基于1个网页-相关网页
The results show that SVM method is better than neural network. It is believed that Using SVM theory to solve regression problem is a method with promising prospect.
结论表明支持向量机在整体性能上优于传统的神经网络方法,用支持向量机来解决回归问题是一种新的视角,有着光明的前景。
参考来源 - 支持向量机及其在铁路工程中的应用研究As new technology of data mining, support vector machines(SVM) have been successfully applied in pattern recognition and regression problem,et al.
支持向量机作为数据挖掘的一项新技术,应用于模式识别和处理回归问题等诸多领域。
参考来源 - 基于支持向量机的电信话务量预测方法·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
For one linear regression problem in statistical method, the method of modeling is described in this paper.
针对统计方法中一元线性回归问题，详细描述了其建模方法。
As new technology of data mining, support vector machines (SVM) have been successfully applied in pattern recognition and regression problem, et al.
支持向量机作为数据挖掘的一项新技术，应用于模式识别和处理回归问题等诸多领域。
But, the standard SVR algorithm can only solve one-dimensional output variable regression problem, thus restrict its application in back analysis field.
但现阶段标准的SVR算法只能解决一维输出变量的回归问题，这就使其在反分析领域的应用受到限制。
应用推荐