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Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 3. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 4. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接:https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
2023-08-31 08:33:38
59KB
matlab
支持向量机
回归
机器学习
1
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据分类预测 SVM分类
1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测(完整源码和数据) 3. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 4. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接:https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
2023-07-19 20:56:35
118KB
matlab
支持向量机
机器学习
深度学习
1
Matlab 基于支持向量机(SVM)的时间序列预测 SVM时间序列
1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1gG4y1r7dd/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的时间序列预测(完整源码和数据) 3. 单列数据,递归预测-自回归,时间序列预测 4. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接:https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
2023-07-07 20:29:08
70KB
matlab
支持向量机
机器学习
时间序列
1
基于HHT变换和SVM的齿轮箱故障诊断
提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出Hilbert谱和边际谱,再利用边际谱求出各信号的故障特征信息,最后利用支持向量机判别齿轮箱的故障类型。该实验证明了此方法诊断齿轮箱故障的有效性。
2023-03-14 17:07:03
746KB
齿轮箱
Hilbert-Huang变换
支持向量机(SVM)
故障诊断
1
基于支持向量机(SVM)的时间序列预测 Matlab代码实现过程
006_基于支持向量机(SVM)的时间序列预测 Matlab代码实现过程,调用了libsvm工具箱实现
2022-08-24 14:08:14
70KB
机器学习
深度学习
Matlab
神经网络
1
基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 Matlab代码实现过程
004_基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 Matlab代码实现过程,调用了libsvm工具箱实现
2022-08-14 09:08:29
59KB
机器学习
深度学习
神经网络
Matlab
1
基于支持向量机(SVM)的数据分类预测 Matlab代码实现过程
005_基于支持向量机(SVM)的数据分类预测 Matlab代码实现过程,调用了libsvm工具箱实现
2022-08-14 09:08:28
117KB
机器学习
神经网络
深度学习
Matlab
1
基于支持向量机(SVM)的粒子群算法处理乳腺癌的分类预测
内包含基于SVM的粒子群算法来处理乳腺癌的分类预测,其中首先用到了特征提取方法进行特征提取,然后再进行了分类预测。 本程序调用libsvm,使用该代码时,首先需要配置libsvm函数包。
2022-04-06 03:10:12
41KB
支持向量机
算法
分类
机器学习
5.1 支持向量机(SVM)算法(上)
5.1 支持向量机(SVM)算法(上)
2022-04-06 03:09:58
12KB
支持向量机
算法
机器学习
人工智能
SMO4SVM:支持向量机(SVM)的序贯最小优化(SMO)算法-源码
支持向量机(SVM)的序贯最小优化(SMO)算法 包结构 src |—— libsvm 林智仁教授的Libsvm核心源码 |—— MySMO 通过看支持向量机导论实现的SMO算法,只实现了高斯核 |—— smo1 参考国外的例子 |—— smo2 参考国外的例子
2021-12-28 18:50:41
6.69MB
Java
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