通过一个简单的例子详细介绍支持向量机分类预测, 视频播放量 3189、弹幕量 0、点赞数 56、投硬币枚数 21、收藏人数 122、转发人数 18, 视频作者 数字孪生学院, 作者简介 我们在实现某个目标后除了片刻的欢愉,往往还会伴随着短暂的空乏,当以此为契机,树立新的目标才行,相
1.算法描述 支持向量机(support vector machines, SVM)是二分类算法,所谓二分类即把具有多个特性(属性)的数据分为两类,目前主流机器学习算法中,神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类,学习和研究SVM,理解SVM背后丰富算法知识,对以后研究其他算法大有裨益;在实现SVM过程中,会综合利用之前介绍的一维搜...
一、SVM理论基础 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane) 。 SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解...
一、支持向量机 支持向量机是一种监督学习的二分类模型,其主要目的是找到一种超平面对样本数据进行分割,从而转化为求解凸二次规划的问题。然而在大部分的分类任务中,一般无法使用一种线性关系将两种分类实例分割,支持向量机模型通过非线性核函数将分类任务从线性不可分的低维空间转换到线性可分的高维空间,然后通过算法...
3.MATLAB核心程序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 load('example1.mat'); plotData(X, y); title('Traning Dataset'); C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearKernel, 1e-3, 20); ...
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 支持向量机是一种监督学习方法,主要用于分类和回归分析。它基于结构风险最小化原则构建最优...
本文提出了一种基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合支持向量机(WOA-CNN-SVM)的数据回归预测模型。该模型将鲸鱼算法应用于卷积神经网络(CNN)的参数优化,并利用支持向量机(SVM)进行回归预测。实验结果表明,该模型在多个数据集上取得了良好的回归预测性能。 1. 引言 ...
matlab2022a仿真结果如下: 3.MATLAB核心程序 load('example1.mat'); plotData(X, y); title('Traning Dataset'); C = 1; model = svmTrain(X, y, C, @linearKernel, 1e-3, 20); figure; visualizeBoundaryLinear(X, y, model); title('Decision Boundary'); ...
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的分类和回归方法,它在机器学习领域有着广泛的应用。SVM的基本思想是将数据映射到高维空间中,从而将非线性问题转化为线性问题,然后找到一个最优的超平面,将数据分成两类。但是,SVM的训练时间较长,对于大规模数据的分类问题,效率较低。
MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测,PSO选择最佳的SVM参数c和g。SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 。gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数...