一、简介先回顾一下在基本线性可分情况下的SVM模型：分类svm模型中要让训练集中的各个样本点尽量远离自己类别一侧的支持向量。其实回归模型也沿用了最大间隔分类器的思想。
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2021-07-05 09:40:33
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1 模型 基于数据的机器学习就是由观测样本数据得出目前尚不能通过原理分析得到的规律,利用其对未来数据进行预测.神经网络以其优越的函数逼近性能广泛用于建立时间序列过去与未来数据之间某种确定的映射关系,实现预测.首先分析了以经验风险最小化为准则的神经网络的局限性,以及针对此提出的结构风险最小化准则的优点;其次引出支持向量机;最后利用支持向量机对股票数据做较准确的多步预测.2
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2021-10-13 00:09:36
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SVM1. 基本概念支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大。SVM是用来解决二分类问题的有监督学习算法
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2021-07-05 11:18:06
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支持向量机（support vector machines, SVM）是二分类算法，所谓二分类即把具有多个特性（属性）的数据分为两类，目前主流机器学习算法中
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2021-07-05 18:19:27
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1 简介基于数据的机器学习就是由观测样本数据得出目前尚不能通过原理分析得到的规律,利用其对未来数据进行预测.神经网络以其优越的函数逼近性能广泛用于建立时间序列过去与未来数据之间某种确定的映射关系,实现预测.首先分析了以经验风险最小化为准则的神经网络的局限性,以及针对此提出的结构风险最小化准则的优点;其次引出支持向量机;最后利用支持向量机对用电数据做较准确的多步预测.2 部分代码clear&nbs
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2022-01-06 22:38:40
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预测模型参数的选取对其泛化能力和预测准确度，起着至关重要作用。基于径向基核函数的最小二乘支持向量机参数主要涉及惩罚因子和核函数参数，这两个参数的选择将直接影响最小二乘支持向量机的学习和泛化能力。为了提高最小二乘支持向量机的预测结果，文章用灰狼优化算法对其参数寻优，建立软件老化预测模型。通过实验证明了该模型，对软件老化的预测表现出很好的效果。遗留在软件中的缺陷会随软件系统长期持续运行造成计算机内存泄
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2021-05-08 13:22:21
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分类预测 | Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM多特征分类预测对比
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2024-03-11 11:42:33
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预测模型参数的选取对其泛化能力和预测准确度，起着至关重要作用。基于径向基核函数的最小二乘支持向量机参数主要涉及惩罚因子和核函数参数，这两个参数的选择将直接影响最小二乘支持向量机的学习和泛化能力。为了提高最小二乘支持向
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2021-07-05 16:19:38
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预测模型参数的选取对其泛化能力和预测准确度，起着至关重要作用。基于径向基核函数的最小二乘支持向量机参数主要涉及惩罚因子和核函数参数，这两个参数的选择将直接影响最小二乘支持向量机的学习和泛化能力。
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2021-07-09 14:14:10
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1 简介支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。这份材料从前几节讲的logist
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2024-04-16 10:34:33
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⛄ 内容介绍一种基于CNNSVM的软件缺陷预测方法,从软件历史开发数据中提取软件数据特征,将获得的数据特征进行归一化处理;对归一化后的缺陷样本的数据特征进行SMOTE样本扩充;构建CNNSVM模型,正常样本和扩充后的缺陷样本一起输入到CNNSVM模型中,先由CNN网络进行卷积,下采样和扁平化处理,完成特征提取后,输入到SVM层进行缺陷预测;采用RMSProp优化器,基于binary_cross_e
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2024-04-08 10:34:11
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1 简介支持向量机 (Support Vector Machines, SVM) 是一种应用广泛的机器学习方法, 具有理论知识清晰完备,适应性和泛化能力良好的优点, 核心思想是在特征空间中寻找到一个最优超平面将两类样本尽可能大的分开, 能够较好的处理小样本、非线性和克服“维数灾难”问题, 并且表现出优秀的分类能力和泛化能力而被广泛应用于分类和回归等领域. 但是 SVM 对核函数的参数选取对分类效果
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2022-01-04 19:44:37
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最近在学习svm算法，借此文章记录自己的学习过程，在学习很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计，若有不足的地方，请海涵；svm算法通俗的理解在二维上，
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2021-07-05 11:06:18
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1 简介支持向量机 (Support Vector Machines, SVM) 是一种应用广泛的机器学习方法, 具有理论知识清晰完备,适应性和泛化能力良好的优点, 核心思想是在特征空间中寻找到一个最优超平面将两类样本尽可能大的分开, 能够较好的处理小样本、非线性和克服“维数灾难”问题, 并且表现出优秀的分类能力和泛化能力而被广泛应用于分类和回归等领域. 但是 SVM 对核函数的参数选取对分类效果
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2022-01-05 18:57:48
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一、神经网络-支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部分
二、麻雀算法
优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题
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2021-07-08 10:12:15
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先上公式推导吓吓萌新。。。嘻嘻上图中两个决策边界（虚线）的间隔为,可以把它看做求两条平行直线的距离，只是这里是超直线罢了，例如：两平行线方程分别是：Ax+By+C1=0和Ax+By+C2=0则它们之间的距离,这里的x,y写成向量形式就是x={x,y},w={A,B}. 官网地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#mo
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2024-03-13 21:48:49
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一、神经网络-支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部分
二、麻
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2021-07-05 21:18:14
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对于图片或文本，如果童鞋们需要初试分类效果，在MatLab做实验是比较简单的。例如：使用Libsvm库函数svmtrain()训练学习出一个模型Factor, 然后代入Factor，得到预测标签向量Predict_label。但是，这些都是人家的工作，假若我们加入自己的思路呢？例如：对于图片分类实验，预测标签的时候，加入K阶标签共现值呢？你或许不是仅仅得到预测标签Predict_label，而是希
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2013-11-08 12:07:13
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1 简介基于数据的机器学习就是由观测样本数据得出目前尚不能通过原理分析得到的规律,利用其对未来数据进行预测.神经网络以其优越的函数逼近性能广泛用于建立时间序列过去与未来数据之间某种确定的映射关系,实现预测.首先分析了以经验风险最小化为准则的神经网络的局限性,以及针对此提出的结构风险最小化准则的优点;其次引出支持向量机;最后利用支持向量机对用电数据做较准确的多步预测.2 部分代码clc;clear&
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2022-02-05 10:44:14
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1 简介为了提高支持向量机(SVM)模型的拟合精度和泛化能力,以最小化输出量的均方误差为目标,采用基于万有引力定律的优化机制,提出了一种基于引力搜索算法的SVM参数优化方法.通过仿真实验验证,基于引力搜索算法的SVM回归模型不但精度高且泛化能力强.将该方法应用于谷氨酸发酵过程的建模研究,仿真结果表明,该方法可以提高谷氨酸质量浓度的预测精度.2 部分代码% GSA code v1.0.% Gener
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2022-03-18 11:28:47
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