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SVM回归，用于实现支持向量机（SVM
）回归拟合的问题。可以用来做一些短期的预测，如短期负荷预测。-svm regression, used to implement support vector machine (SVM
) Regression fitting problems. Can be used to do some short-term forecasts, such as short-term load forecasting.
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支持向量机 ，做股票预测，一元线性回归
-Support vector machines, regular activity prediction, linear regression
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关于支持向量机分类、回归、模糊支持向量机的程序-On support vector machine classification, regression, fuzzy support vector machine procedures
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基于支持向量机回归的LS-SVM的matlab源码-Based on Support Vector Machine LS-SVM regression in matlab source
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四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。MATLAB编写-Four types of support vector machine SVM toolbox classification and regression algorithm. MATLAB prepared
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支持向量机matlab源码，可以针对回归建模进行计算-Support vector machine matlab source, can be calculated against the regression modeling
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支持向量机matlab程序
(1) Main_SVC_C.m --- C_SVC二类分类算法
(2) Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC二类分类算法
(3) Main_SVM_One_Class.m --- One-Class支持向量机
(4) Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR回归算法
(5) Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR回归算法-Support vector machine matlab procedur
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支持向量机工具箱，可进行分类，预测等，实现了四种支持向量机工具箱的分类与回归算法，有实例-Support Vector Machine Toolbox, it can conduct classification, prediction and so on, implementation of the four support vector machine toolbox classification and regression algorithm, has examples of
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基于支持向量机（SVM）回归的MATLAB演示程序-Based on support vector machine (SVM) regression of the MATLAB demo
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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。
-Support Vector Machine and BP neural network, ev
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支持向量机非线性回归通用MATLAB源码本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Universal non-linear regression support vector machine MATLAB source code of this source can be used for linear regression, nonlinear regression, nonlinear function approximation, data m
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应用支持向量机回归和相空间重构对时间序列进行预测-Support vector machine regression and time series phase space reconstruction on forecast
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A implementation of support vector regression in matlab.
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模糊——支持向量机，用于模糊理论与支持向量机结合，用于数据预测-Fuzzy- support vector machines for fuzzy theory and support vector machines for data predict
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matlab中的标准svm程序源码，用于解决线性的回归问题，不能用于解决非线性，区别于最小二乘支持向量机。-svm program source code, standard Matlab is used to solve linear regression problems, can not be used to solve nonlinear, different from the least squares support vector machine.
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matlab软件实现的支持向量机（SVM）的分类与回归。-Support vector machine matlab software (SVM) for classification and regression.
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支持向量机的源代码，可以实现分类和回归分析。-ctions on Intelligent Systems and Technology
ABSTRACT LIBSVM is a library for Support Vector Machines (SVMs). We have been actively developing this package since the year 2000. The goal is to help users to easily apply SVM t
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基于支持向量机SVM原理，引入惩罚系数，在libsvm3.14安装包基础上实现了支持向量回归matlab编程(Based on the SVM principle of support vector machine, the penalty coefficient is introduced, and support vector regression matlab programming is implemented on the basis of libsvm3.14 installatio
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The use of support vector regression prediction, including training and regression of data, is worth prediction.
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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。
Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。
支持向量机方法是在后来提出的
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