1、问题背景 使用scikit-learn库的SVM分类算法(RBF核)时,在使用该页面上提供的示例http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_iris.html时,我们使用标准差为10的正态分布数据创建了自己的图形,而不是鸢尾花数据。生成的图形如下: 注意,RBF核图形与示例中的图形有很大不同。除红色和蓝色部分外,整个...
RBF核双线性网格搜索法模型选择参数优化在SVM学习中,对SVM的核函数及其参数的选择还没有形成一个统一的模式.论文对基于RBF核的SVM分类器中参数(C,γ)的选定做了深入研究.分别探讨了网格搜索法和双线性搜索法以RBF为核的搜索特征,并对它们进行了改进.通过结合双线性搜索法和网格搜索法,提出了一种双线性网格搜索法...
【论文代码复现39】手把手从0实现蜣螂算法、灰狼算法、粒子群算法对比‖画图好不好看很关键 347 -- 1:06 App 基于粒子群算法(PSO)优化径向基神经网络(PSO-RBF)的数据回归预测,多变量输入模型。 1.1万 7 10:04 App 【R语言】十折交叉验证-以逻辑回归为例 友情...
基于RBF核的SVM学习算法的优化计算 维普资讯 http://www.cqvip.com
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【论文代码复现29】基于蜣螂算法的随机森林参数优化(对比粒子群算法)||通过K折交叉验证||混合算法python实现||DBO RBF SVM 07:50 【论文代码复现28】从0开始学习复现论文‖python遗传算法实现基于NSGA2的水库多目标优化 06:58 【论文代码复现33】python完美复现《基于电动汽车的带时间窗的路径优化问题研究》||讲...
ML之SVM(三种):基于三种SVM(linearSVR、polySVR、RBFSVR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 BostonHousePricesdataset === Notes --- DataSetCharacteristics: :Number...
RBF-SVM feature selection arithmeticbased on kernel space mean inter-class distance基于核空间类间平均距的径向基函数—支持向量机特征选择算法 HUANG Ying-qing,ZHAO Kai,JIANG Xiao-yu,黄应清,赵锴,蒋晓瑜 Keywords: support vector machine(SVM),feature selection,kernel function,radial basis function支持向量机...
【摘要】高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度.以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性. 【...
回归预测 | MATLAB实现PSO-RBF粒子群优化算法优化径向基函数神经网络多输入单输出回归预测(多指标,多图),输入多个特征,输出单个变量,多输入单输出回归预测; 多指标评价,代码质量极高;excel数据,方便替换,运行环境2018及以上。 评价指标MAE、MSE、RMSE、MAPE、R2,代码质量极高,方便学习和替换数据。要求2018版本及以上,...