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支持向量机的回归拟合
支持向量机的回归拟合
支持向量机
回归预测
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支持向量机回归预测代码,亲测可用的代码
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支持向量机的回归拟合 预测
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利用最小二乘支持做向量机回归预测分析,示例代码。
支持向量机和支持向量回归
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3星 · 编辑精心推荐
根据《Pattern Recognition and Machine Learning》这本书的第7章(稀疏核机)的7.1节,介绍了样本数据线性可分的线性可分支持向量机和样本数据重叠的线性支持向量机,以及支持向量回归。详细介绍了公式的推导过程,以及SMO算法。
Tensorflow使用支持向量机拟合线性回归
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支持向量机可以用来拟合线性回归。 相同的最大间隔(maximum margin)的概念应用到线性回归拟合。代替最大化分割两类目标是,最大化分割包含大部分的数据点(x,y)。我们将用相同的iris数据集,展示用刚才的概念来进行花萼长度与花瓣宽度之间的线性拟合。 相关的损失函数类似于max(0,|yi-(Axi+b)|-ε)。ε这里,是间隔宽度的一半,这意味着如果一个数据点在该区域,则损失等于0。
基于支持向量机回归机的曲面拟合技术
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论文 基于支持向量机回归机的曲面拟合技术
支持向量回归实现
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采用何种手段才能实现支持向量回归呢,当然有很多现成的工具和库函数,但libsvm和lssvm是较为好用的两种工具
支持向量机回归预测代码
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支持向量机用于回归预测的源代码。
支持向量机用于曲线拟合
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4星 · 用户满意度95%
论文,介绍支持向量机用于曲线拟合,基于支持向量机的散乱数据拟合
支持向量机(SVM)简明学习教程(拟合)
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4星 · 用户满意度95%
回归分析,函数估计的SVM,有三个参数控制着SVR的性能,包括平衡参数 、 管道宽度和核参数 ,它们都需要预先给定。其中 定义了一个 不敏感函数,并控制着支持向量的数目。如果 管道宽度过大,那么支持向量的数目越少,其拟合函数将不能反映真实的函数特性;反之,如果 管道宽度过小,那么SVR的稀疏性将不能保证。
非线性回归用支持向量机源代码
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非线性回归用支持向量机源代码
支持向量机PYTHOB源码
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Support Vector Regression 支持向量机拟合
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支持向量机拟合。很好用! % Example usage: svrobj = svr_trainer(x_train,y_train,400,0.000000025,'gaussian',0.5); y = svrobj.predict(x_test);
支持向量机拟合控制系统
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支持向量机拟合控制系统,关键是系统的建模和SVM的理解
支持向量机拟合逻辑回归.ipynb
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支持向量机的回归拟合-混凝土抗压强度预测
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代码解释的详细,可以直接用,已经测试过了,很好用。
支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测
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支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测,集合具体的案例给出了程序分析
chapter29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测
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chapter29 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测
支持向量回归机(SVR)
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详细了解支持向量机额的算法原理,进而明白SVR与SVM的区别,
支持向量机使用径向基核函数实现函数拟合
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神经网络仿真作业,设计支持向量机实现一对数组的函数拟合P=-1:0.1:1T=[-0.96 -0.577 ..... .....]使用支持向量机相应的回归函数svr, svrplot , svroutput进行函数拟合的仿真实验中采用rbf核函数,惩罚因子取100,控制回归精度的不敏感参数为0.02
线性回归与支持向量机
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本文是通过拟牛顿算法去解决逻辑回归与线性支持向量机的!
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
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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
SVM回归代码
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SVM回归代码,实用安全,matlab实现的
SVM算法-回归拟合程序.zip
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内含SVM(支持向量机)算法的实现回归拟合,以混凝土抗压强度预测为例,含具体代码注释
四种支持向量机用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序
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支持向量机代码实现
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里面有二元支持向量机算法实现过程,基本是用R语言写成
chapter29 支持向量机的回归拟合.zip_支持向量回归_支持向量机;
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利用支持向量机的回归拟合混凝土抗压强度预测,适合初学者的学习和参考。
MATLAB支持向量机的回归拟合-混凝土抗压强度预测.zip
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oliverzhangvvv
2017-07-21
没有测试数据
mp3896
2017-04-18
数据包呢,没有就没法运行
dannychenqs
2016-03-22
自带的数据没有包含
sinat_23059071
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