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  • 求python支持向量机多元回归预测代码

    求python支持向量机多元回归预测代码

    这是一段用 Python 来实现 SVM 多元回归预测的代码示例: # 导入相关库 from sklearn import datasets from sklearn.svm import SVR from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载数据集 X, y = datasets.load_boston(return_X_y...

    2024-07-06 网络 更多内容 776 ℃ 956
  • 求python多元支持向量机多元回归模型最后预测结果导出代码、测试集...

    求python多元支持向量机多元回归模型最后预测结果导出代码、测试集...

    这是一个多元支持向量机回归的模型,以下是一个参考的实现代码: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmfrom sklearn.metrics import r2_score # 模拟数据 np.random.seed(0) X = np.sort(5 * np.random.rand(80, 1), axis=0) y = np.sin(X).ravel() y[::5] += 3 * (0...

    2024-07-06 网络 更多内容 637 ℃ 334
  • 支持向量机模型的使用?

    支持向量机模型的使用?

    回归问题(包括e SVR、n SVR )以及分布估计(oneclassSVM )等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可以有... LIBSVM 在给出源代码的同时还提供了Windows操作系统下的可执行文件,包括:进行支持向量机训练的svmtrain.exe;根据已获得的支持向量机模...

    2024-07-06 网络 更多内容 306 ℃ 912
  • 案例29支持向量机的回归拟合?

    案例29支持向量机的回归拟合?

    mapminmax函数句柄不对 那个用法是高版本的 你可以在09b里面help这个函数 根据说明改一下即可 ## # # ## 查看原帖>>

    2024-07-06 网络 更多内容 781 ℃ 135
  • 跪求支持向量回归机SVR源代码(最好是java的,matlab也可以),感激不尽

    跪求支持向量回归机SVR源代码(最好是java的,matlab也可以),感激不尽

    最有名的SVM程序包是台湾国立大学的林智仁教授开发的libSVM,直接在Google里面输入寻找官网下载,是C++编写,但有matlab接口,在本地编译后就可以使用,很方便。

    2024-07-06 网络 更多内容 118 ℃ 105
  • 支持向量机svm做回归,目标值需要归一化么?

    支持向量机svm做回归,目标值需要归一化么?

    当有不同类型数据时需要归一化,例如,影响因子为温度、气压等等不同类型数据时。

    2024-07-06 网络 更多内容 506 ℃ 782
  • 有没有支持向量机的C++代码?谢谢

    有没有支持向量机的C++代码?谢谢

    好像这些算法在数据缺失的情况下是没法进行的吧,只能说改进之后在数据缺失情况下做了相应处理,你说的这些算法都可以在网上找到代码

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  • 支持向量机的matlab代码

    支持向量机的matlab代码

    如果是7.0以上版本>>editsvmtrain>>editsvmclassify>>editsvmpredictfunction[svm_struct,svIndex]=svmtrain(training,groupnames,varargin)%SVMTRAINtrainsasupportvectormachineclassifier%%SVMStruct=SVMTRAIN(TRAINING,GROUP)trainsasupportvectormachine%cl...

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  • 支持向量机怎么做预测

    支持向量机怎么做预测

    支持向量机 既可以做分隐穗类灶裤卜预测,也可以做数值预测纯物,用matlab或者clementine里面都可以做的。。 有时间交流

    2024-07-06 网络 更多内容 663 ℃ 215
  • 如何使用支持向量机进行数据分析

    如何使用支持向量机进行数据分析

    支持向量机算法在处理不平衡样本数据时,其分类器预测具有倾向性.样本数量多的类别,其分类误差小,而样本数量少的类别,其分类误差大.本文针对这种倾向性问题,在分析其产生原因的基础上,提出了基于遗传交叉运算的改进方法.对于小类别训练样本,利用交叉运算产生新的样本,从而补偿...

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