目录SVM概述SVM的改进:解决回归拟合问题的SVR多分类的SVMQP求解SVM的MATLAB实现:Libsvm【实例】用SVM分类【实例】用SVM回归SVM概述SVM已经是非常流行、大家都有所耳闻的技术了。网络上也有很多相关的博客,讲解得都非常详细。如果你要从零开始推导一个SVM,细致抠它全程的数学原理,我建议可以阅读此篇文章:Zhang Hao的《从零构建支...
MATLAB
实现
SVM
支持向量机
多输入回归预测(完整源码和数据)
数据为多输入回归数据,输入7个特征,输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境
MATLAB
2018b及以上。
BP神经网络模型是目前应用最为广泛神经网络之一。它的本质是通过对历史数据的学习找出数据变化趋势之间的非线性关系,并通过输出量与预期值之间的误差不断调整网络中各个单元的权重,使整个网络的误差最小。因此,为达到较好的预测精度,需要对网络预测模型自身的结构进行确定。
1)网络层数的设计。本文需要构建的预测模型,主要是用于研究股指期货在短时间内收盘价格的走势。由于我国股指期货市场存在的时间比较短,历史数据有限。在这种情况下,不需选择增加网络层数的办法而是选择增加隐含层神经元节点的数目来提高输出结果的精
以下是
MATLAB
中使用
支持向量机
训练模型的代码示例:
假设我们有一个训练集X和一个目标向量y,其中X是一个m x n的矩阵,m是数据集中的样本数,n是每个样本的特征数。y是一个m x 1的向量,表示每个样本的类别标签。
我们可以使用
SVM
train
函数来训练一个
SVM
模型:
```
matlab
% 设置
SVM
参数
C = 1; % 惩罚因子
kernel = '
line
ar'; % 核函数类型
% 训练
SVM
模型
svm
Model =
svm
train
(X, y, 'BoxCons
train
t', C, 'Kernel_Function', kernel);
这里的参数'C'是惩罚因子,用于控制分类错误的代价。'kernel'是核函数的类型,可以是线性、多项式、径向基等。在这个示例中,我们选择了线性核函数。
训练完成后,我们可以使用
SVM
classify函数来对新的数据进行分类:
```
matlab
% 设置测试数据
XTest = [1.2, 2.3, 3.4;
2.1, 3.2, 4.3;
3.4, 4.5, 5.6];
% 进行分类
yPred =
svm
classify(
svm
Model, XTest);
这里的参数'
svm
Model'是我们训练好的
SVM
模型,'XTest'是测试数据,'yPred'是预测的分类标签。
以上就是
MATLAB
中使用
支持向量机
训练模型的代码示例。
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