由支持向回归就是一种回归方法，就像最小二乘法，岭回归，梯度下降法一样，是一种方法，就像支持向量机也是一种方法，所以它们都不叫做模型，而是叫做支持向量机和支持向量回归。
支持向量回归是在我们做拟合时，采用了支持向量的思想，和拉格朗日乘子式的方式，来对数据进行回归分析的。相对于经济学领域常用的最小二乘法而言，它有诸多好处：

最小二乘法只能用于线性回归，对于非线性模型则不再适用；而支持向量回归并没有这个限制

最小二乘法对于具有多重共线性的变量之间的回归效果很差；而支持向量回归并不需要担心多重共线性问题

支持向量回归对虽然不会在过程中直接排除异常点，但会是的由异常点引起的偏误更小。

【经济增长与二氧化碳排放有何关系?】目前，世界各国都面临着一个重大挑战：在确保经济持续增长的同时应对气候变化。而全球气候变暖主要是由过量的二氧化碳排放引起的。有研究显示碳排放与经济增长和发展密切相关。在本文中，研究人使用面板数据技术（如误差修正模型(Error Correction Model, ECM)估计、面板单位根检验、面板协整检验和广义最小二乘法(EGLS)），调查了2010 - 2019年10个不同国家的二氧化碳排放与经济发展之间的关系。相关研究结果已发表在《Open Access Library Journal》上。DOI: 10.4236/oalib.1108516 https://t.cn/A661wy0Y

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【基于随机森林算法以及可见–近红外光谱的苹果糖度无损检测】本文基于可见–近红外光谱分析技术结合随机森林算法实现不同产地的苹果糖度无损检测。研究通过漫反射采集系统收集三种不同产地苹果的光谱数据后经多种预处理办法比较，采用标准正态变换分别结合偏最小二乘、随机森林算法建立苹果糖度检测通用模型。结果显示该模型预测集相关系数(Rp2)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.89和0.44，相比偏最小二乘法检测模型相关系数(Rp2)和预测均方根误差(RMSEP)的0.85和0.47，均有提高。研究扩大了单一品种模型的预测范围，结合随机森林算法有效地提升模型的预测稳健性，对进一步实现水果品质无损检测具有良好的潜在意义。#毕业论文# #论文投稿# #学术论文# #期刊论文# #汉斯出版社# #毕业论文# #论文写作#

文章引用：蒋雨鹏, 任玉, 蔡红星, 周建伟, 王康华, 孙哲. 基于随机森林算法以及可见–近红外光谱的苹果糖度无损检测[J]. 传感器技术与应用, 2022, 10(2): 128-137. https://t.cn/A66nkmdm