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支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
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2014-07-25
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支持向量机非线性回归通用MATLAB源码,希望对大家有用
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支持向量机非线性回归通用 MATLAB 源码
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。
团队编写了支持向量机非线性回归的通用 程序,并且和 网络进行了比较,大量
仿真结果证实,支持向量机的泛化能力强于 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,由于接口规范,注释详细,非常好用, 团队推荐您
使用。本源码已经删掉了关键的一些代码,一般人难以将其补充完整,有意购买此源码,
请与 团队联系。
!"#$%&'()*
++
+,, !-
+,, !&&
+,,&&./
++
+,,支持向量机非线性回归通用程序
+,, 团队原创作品,转载请注明
+,,%0&123-
+,,程序功能:
+,,使用支持向量机进行非线性回归,得到非线性函数 4"5565*的支持向量解析式,
+,,求解二次规划时调用了优化工具箱的 7/ 函数。本函数在程序入口处对数据进行了
+,,8的归一化处理,所以计算得到的回归解析式的系数是针对归一化数据的,仿真测
+,,试需使用与本函数配套的 !&& 函数。
+,,主要参考文献0
+,,朱国强刘士荣等-支持向量机及其在函数逼近中的应用-华东理工大学学报
+,,输入参数列表
+,,#,,,,,,输入样本原始数据,9 的矩阵, 为变量个数, 为样本个数
+,,$,,,,,,输出样本原始数据,9 的矩阵, 为样本个数
+,,%&,,: 不敏感损失函数的参数,%& 越大,支持向量越少
+,,',,,,,,惩罚系数,' 过大或过小,泛化能力变差
+,,(),,,,(4)核函数类型
+,,(),,线性核函数,注意:使用线性核函数,将进行支持向量机的线性回归
+,,(),,多项式核函数
+,,()3,,径向基核函数
+,,();,,指数核函数
+,,()<,,/ 核函数
+,,()任意其它值,自定义核函数
+,,,,核函数中的第一个参数
+,,,,核函数中的第二个参数
+,,注:关于核函数参数的定义请见 !&&- 和 !- 内部的定义
+,,输出参数列表
+,,,,= 系数
+,,,,=>系数
资源评论
- liuyexiaobao2018-11-15可以用的,挺好
math_learning
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