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外推优化是机器学习领域中的一种重要技术，它在模型训练和预测中都有着重要的应用。本文将介绍什么是外推优化以及它的工作原理和实际应用。...
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支持向量回归是一种基于核函数的回归方法，其基本思想是在回归问题中选择一个最优子集来拟合数据，将剩余的数据点称为支持向量。支持向量回归由于自身具有非线性相关性，因此可以通过某些截断核函数来拟合与数据相关的任何曲线。...
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外推优化是一种基于多项式拟合，对数据进行高精度插值和外推的技术。在预测数据中缺少一定数量的值或者数据来源不稳定的情况下，外推优化可以通过较短的时间对未来数据进行预测，而且具有较小的计算速度和存储需求。...
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