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Support Vector Machines is a powerful methodology for solving problems in nonlinear classification and regression.
It is a matlab version.-Support Vector Machines is a powerful methamphetamine odology for solving problems in nonlinear CLAS sificati
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?Spider-matlab工具箱，为一良好的数据分析工具箱，内建核偏最小二乘回归(KPLS),径向基网络回归(RBFnet)等；支持向量机(SVC)分类；聚类分析等．-Spider-Matlab Toolbox for a good data analysis toolbox. Built-nuclear partial least squares (PLS) regression neural network (RBFnet); Support Vector Machine (SVC) c
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利用支持向量回归进行概率密度估计，从而计算信息熵-The use of support vector regression for probability density estimation, in order to estimate the information entropy
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根据libsvm中的grid.py改写的支持向量机回归栅格搜索算法-Grid.py According to rewrite the libsvm Support Vector Machine Regression grid search algorithm
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用MATLAB编写的svm支持向量机的分类,回归工具箱- MATLAB codes of support vector machine svm classification, regression Toolbox
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：针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的
支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归(SVR)模型的复杂性和冷化特征取决于其三
个参数 ，c， 能否取到最优值，采用粒子群优化(PSO)算法实现对参数 ，c， 的同时寻优。在
此基础上，以饲料用 ．甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO—SVR的发酵过程产物浓度状态预估
模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对 ．甘露聚糖酶
产物浓度的实时在线预估。-In
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：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支
持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数
选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真
实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
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为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生
成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很
好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN
应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的
理论和应用价值。-Ab
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统计学习理论中提出的支撑向量机回归(SVR)遵循了结构风险最小化原则,从而避免了一味追求经验风险最小化带来的弊端-Statistical learning theory proposed by the support vector machine regression (SVR) to follow the structural risk minimization principle, thus avoiding the blind pursuit of Empirical Risk Minim
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基于GPU计算的SVM，VC++源码，包括详细文档说明文件。借用了GPU编程的优势，该代码据作者说比常规的libsvm等算法包的训练速度快13-73倍，预测速度快22-172倍。希望对大家有用-cuSVM is a software package for high-speed (Gaussian-kernelized) Support Vector Machine training and prediction that exploits the massively parallel proc
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用于在matlab中实现非线性回归的支持向量机svm算法-Used matlab to implement non-linear regression algorithm of support vector machines svm
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在线支持向量机回归算法的matlab实现-Online support vector machine regression algorithm matlab implementation
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。-SVM and BP neural networks, although non-linear regr
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针对各种机器学习，深度学习领域的一个matlab工具包-A machine learning library focused on deep learning.Following algorithms and models are provided along with some static utility classes:
- Naive Bayes, Linear Regression, Logistic Regression, Softmax Regression, Linear S
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支持向量机回归的ｍａｔｌａｂ版本，里面包含高斯核函数等一系列常用的核函数。(Support vector regression matlab version, which contains the Gauss kernel function and a series of commonly used kernel functions.)
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SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。(SVM (Support Vector Machine) refers to support vector machines, which is a common method of discrimination. In the field of machine learning, it is a supervised l
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基于粒子群优化的向量回归预测分析
matlab代码(Support vector regression code with pso)
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交叉验证及带例子的支持向量机回归代码，修改可用。(Cross validation and support vector machine regression code with examples can be modified.)
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