摘要：分类问题是商业业务中遇到的主要问题之一。本文对三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）。分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一。在本文中，我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论，逻辑回归（Logistic Regress
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &nb
1 简介短时交通流预测是实现智能交通控制与管理,交通流状态辨识和实时交通流诱导的前提及关键,也是智能化交通管理的客观需要.到目前为止,它的研究结果都不尽如人意.现有的以精确数学模型为基础的传统预测方法存在计算复杂,运算时间长,需要大量历史数据,预测精度不高等缺点.因此通过研究新型人工智能方法改进短期交通流预测具有一定的现实意义.本文在对现有短期交通流预测模型对比分析及交通流特性研究分析
转载
2024-09-23 07:40:16
57阅读
# 支持向量机多输出回归预测Python实现指南
支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，可以用于分类和回归任务。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python实现支持向量机的多输出回归预测。接下来，我们将通过一系列步骤逐步完成。
## 整体流程
以下是实现支持向量机多输出回归预测的流程表：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| --
主要内容：SVM基本原理，带松弛因子的SVM，核方法，支持向量回归基本原理：①最大间隔原则：最大化两个类最近点之间的距离，该距离成为间隔（margin），边缘上的点为支持向量（support vectors），如下图所示： 设线性分割面如上有图所示：，根据向量的计算规则，可以得到：带入求解可以得到：其中，x=0时，表示原点到分类面的距离 
转载
2024-02-26 17:34:08
962阅读
了解非线性支持向量机模型后，应该对支持向量机的原理与核技巧都有掌握，本文在传统非线性支持向量机基础上向大家介绍多核支持向量机，这里就不对支持向量机原理与核函数花费太多笔墨了，主要介绍将单核支持向量机转换为多核支持向量机的思想。原理介绍完之后会提供Python实现的思路。1. 核函数对于非线性问题，使用直线无法将正负实例分开，但是可以使用非线性模型将其分离。如果使用超曲面可以将正负实例则称这个问题是
文章目录1、SVM向量机1.1、向量机简述1.2、核函数简述2、鸢尾花数据集2.1、数据基础处理2.2、多项式分类函数2.3、高斯核方式3、月亮数据集3.1、多项式分类函数3.2、高斯核方式 1、SVM向量机1.1、向量机简述 1、简介： 支持向量机(support vector machine, SVM)：是监督学习中最有影响力的方法之一。类似于逻
转载
2024-05-30 06:58:57
89阅读
相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧（核函数），使得SVM可以应用于多分类的任务中。本篇文章只是介绍SVM的原理以及核技巧究竟是怎么一回事，最后会介绍sklearn svm各个参数作用和一个demo实战的内容，尽量通俗易懂。至于公式推导方面，网上关于这方面的文章太多了，这里就不多进行展开了~1.SVM简介
转载
2024-08-16 14:38:45
63阅读
回归预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多输入单输出回归预测
原创
2022-12-15 15:15:04
542阅读
基于RBF径向神经网络的多输入单输出的拟合预测建模。 程序内注释详细，直接替换数据就可以用，可以出真实值和预测值拟合图，以及多种评价指标。 程序是MATLAB语言。ID:3130677516323251 Matlab建模 基于RBF径向神经网络的多输入单输出的拟合预测建模是一种利用神经网络模型来进行数据拟合和预测的技术。在这种方法中，我们使用径向基函数（RBF）作为神经网络的激活函数，通
转载
2024-07-02 10:18:38
234阅读
?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。介绍在本课中，您将发现一种使用SVM构建模型的特定方法：支持向量机进行回归，或SVR：支持向量回归器。时间序列中的SVR在了解 SVR 在时间序列预测中的重要性之前，这里有一些您需要了解的重要概念：回归：监督学习技术，从给定的一组输入中预测连续值。这个想法是在具有最
转载
2024-05-10 10:53:46
51阅读
1、支持向量机（ SVM ）是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法。它的机器学习策略是结构风险最小化原则 为了最小化期望风险，应同时最小化经验风险和置信范围）
转载
2013-09-04 15:29:00
841阅读
2评论
文章目录一、支持向量机原理支持向量机原理的三层理解二、线性SVM决策过程的可视化探索建好的模型推广到非线性情况总结 一、支持向量机原理支持向量机（SVM，也称为支持向量网络），是机器学习中获得关注最多的算法没有之一。它源于统计学习理论，是我们除了集成算法之外，接触的第一个强学习器。支持向量机原理的三层理解目标是"找出边际最大的决策边界"，听起来是一个十分熟悉的表达，这是一个最优化问题，而最优化问
转载
2024-06-05 11:31:01
55阅读
在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法，它们对线性可分的数据有很好的处理，但是对完全线性不可分的数据没有办法。本文我们就来探讨SVM如何处理线性不可分的数据，重点讲述核函数在SVM中处理线性不可分数据的作用。1.回顾多项式回归如何将多项式回归转化为线性回归。比如一个只有两个特征的p次方多项式回归的模型：我们令x0=1,x1=x1,x2=x2,x3=x21,x4=x22
转载
2024-06-16 18:17:08
103阅读
逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头 1 逻辑回归 首先逻辑回归是线性回归衍生过来的，假设在二维空间上，本质上还是一条线，那么在三维空间，他就是一个平面。把数据分成两边，就是直的不能再直的一条线或者一个平面。那么假设现在我们有两个变量，就是图中这两个变量，为什么假设y=1是坏客户的话，根据图中可以看到，单个变量的划分并不可以把两种类型的客户分的很好，要两个变量相互作用，假设x1为查询次数，x2
转载
2024-06-13 23:10:13
57阅读
多输入多输出 | MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机多输入多输出
原创
2024-03-12 16:38:28
35阅读
逻辑函数： 若以逻辑变量为输入，运算结果为输出，则输入变量取值确定以后，输出的取值也随之而定。输入与输出之间是一种函数关系。 如：Y=F（A,B,C……） 在二值逻辑中，输入、输出都只有两种取值：0、1。【1. 逻辑函数的表示方法】真值表、逻辑式、逻辑图、波形图。真值表逻辑式 将输出与输入之间的逻辑关系用与、或、非的运算式进行表示。逻辑图 用逻辑图形符号标识逻辑运算关系，与电路的实现相对应。波形图
转载
2023-10-16 08:46:24
242阅读
目录SVM回归模型的损失函数度量SVM回归模型的目标函数的原始形式SVM回归模型的目标函数的对偶形式SVM 算法小结一、SVM回归模型的损失函数度量SVM和决策树一样，可以将模型直接应用到回归问题中；在SVM的分类模型(SVC)中，目标函数和限制条件如下在SVR中，目的是为了尽量拟合一个线性模型y=wx+b；我们可以定义常量eps>0，对于任意一点(x,y)，如果|y-wx-b|
转载
2024-02-17 19:37:55
30阅读
优化目标与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，或者简称 SVM，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰、更加强大的方式。回顾一下逻辑回归的相关概念，看如何进行改动可以得到支持向量机。逻辑回归的假设函数为 ，对应的图像如下： Logistic 回归中的代价函数： 其中的 函数:SVM 中的代价函数图像： 当 即 改变时，在某一区域其对应的值会变得非常小，对整个代价函数而言影响也非常小。在图
转载
2024-04-30 10:02:58
38阅读
线性支持向量回归1.SVM分类器2.支持向量回归于支持向量机的不同之处3. SVM 算法小结 1.SVM分类器SVM 擅长解决复杂的中小规模的非线性问题，甚至在特征多余训练样本时也能有非常好的表现。 但是随着样本量的增加，SVM模型的计算复杂度会呈m^2 或m^3增加。 SVM 算法涉及到非常多的概念：间隔、支持向量、核函数、对偶、凸优化等。在两类样本线性可分的情况下，感知机可以保证找到一个解，
转载
2024-04-16 10:38:34
58阅读
