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01_SVM之回归方式SVR讲解
L先生AI课堂
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2023-01-13 01:47:20
课时名称
课时知识点
01_SVM之回归方式SVR讲解
讲解SVM之回归方式SVR得解决方案
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01_SVM之回归方式SVR讲解
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PLS.rar_PLS-DA_pls_pls-s
vr
_偏最小二乘_偏最小二乘 matlab
此为偏最小二乘支持向量机的说明文档,加程序与详细的程序说明!
52.MATLAB编程 基于
SVM
的
回归
预测分析——上证指数开盘指数预测.rar
52.MATLAB编程 基于
SVM
的
回归
预测分析——上证指数开盘指数预测.rar
遗传优化算法GA优化
SVM
支持向量
回归
S
VR
惩罚参数c和核函数参数g,有例子,易上手,简单粗暴,直接替数据即可 仅适应于windows系统,程序自己写的,别和网上down来的比 质量保证,完美运行
遗传优化算法GA优化
SVM
支持向量
回归
S
VR
惩罚参数c和核函数参数g,有例子,易上手,简单粗暴,直接替数据即可。 仅适应于windows系统,程序自己写的,别和网上down来的比。 质量保证,完美运行。 本人在读博士研究生,非网络上的学习代码,不存在可比性。
svm
一些资料 用于
svm
学习
osu_
svm
3.00 guowai人开发的svc学习工具包 用于
svm
学习 训练
机器学习中粒子群优化
SVM
支持向量
回归
(PSO-S
VR
)参数优化方法及其应用 机器学习
内容概要:本文介绍了粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法在支持向量
回归
(Support Vector Regression, S
VR
)中的应用,特别是针对S
VR
的两个关键参数——惩罚参数c和核函数参数g的优化。文章从引言开始,概述了PSO和S
VR
的发展背景以及两者结合的意义。接着详细
讲解
了PSO-S
VR
的具体步骤,包括数据准备、粒子群初始化、参数优化和结果评估。文中还提供了具体实例,展示了如何用PSO优化S
VR
参数,并强调了该方法在Windows系统上的稳定性与可靠性。最后总结了PSO-S
VR
的优点,如易上手、简单粗暴、质量保证等。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,尤其是希望快速掌握PSO-S
VR
参数优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要优化S
VR
模型参数的场景,特别是在Windows环境下进行数据分析和建模的任务。目标是帮助用户通过简单的操作流程,高效地提升模型预测精度。 其他说明:作者为在读博士生,提供的代码和方法并非来自网络教程,而是基于个人研究经验,确保了高质量和独特性。
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李虎,联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人,曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部,做过多次企业内训和技术支持,并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果,拥有丰富的线上,线下培训经验。对机器学习,深度学习算法建模,推荐系统,大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家,著有大白话算法系列,以通俗生动的方式讲解人工智能前沿算法。愿景是打造全网AI最通俗教学,赠人玫瑰,手有余香,在人工智能前行的路上一起前行,以通俗简洁详细的方式,让每一位热爱着深入其中。空间有形、梦想无限!加油!
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李虎,联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人,曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部,做过多次企业内训和技术支持,并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果,拥有丰富的线上,线下培训经验。对机器学习,深度学习算法建模,推荐系统,大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家,著有大白话算法系列,以通俗生动的方式讲解人工智能前沿算法。愿景是打造全网AI最通俗教学,赠人玫瑰,手有余香,在人工智能前行的路上一起前行,以通俗简洁详细的方式,让每一位热爱着深入其中。空间有形、梦想无限!加油!
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