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关于支持向量回归元模型的若干问题
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| 目前本人在撰写一篇论文，方法用的是基于元模型的仿真优化方法，元模型暂选用支持向量回归，但是遇到一些问题，在此想请教一下：有人知不知道支持向量回归中训练样本维度、数量和精度之间的关系（如，知道维度并给定精度大致需要多少训练样本）？知不知道一些相关的理论支撑（论文）？1000个样本，每个样本2000维度可以？训练时间会不会很长？ |
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