如何将非线性回归支持向量机MATLAB源码改写为长尾关键词？

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支持向量机和神经网络都可以用于做非线性回归拟合，但它们的原理不同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要强于神经网络。大量仿真实验证实，支持向量机在许多情况下能实现更高的真实性和实用性。

支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于

    支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于神经网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合。