在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类和回归工具。最近，MATLAB更新了其SVM相关函数，为用户提供了更便捷的操作方式。今天，我们就来探索一下这些新功能！💻

首先，MATLAB引入了一个新的训练函数`fitrsvm`，专门用于回归任务。相比之前的版本，它不仅提升了运行速度，还增加了更多参数调节选项。例如，你可以通过设置`KernelFunction`参数选择不同的核函数类型，如线性、多项式或径向基函数（RBF）。这使得模型能够更好地适应复杂的数据分布。💪

此外，MATLAB还优化了预测部分的功能。现在，使用`predict`函数时可以同时获取预测值和置信度评分，这对于需要评估模型可靠性的场景非常有用。📈

最后，让我们来看一个简单的例子：假设我们有一组关于房屋面积与价格的数据集。通过调用`fitrsvm`函数，我们可以快速构建一个基于RBF核的回归模型，并用`predict`函数预测新房屋的价格。🎉

总之，MATLAB的这些新特性让SVM的应用变得更加灵活高效，无论是初学者还是资深开发者都能从中受益。快来试试吧！🌟