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  • 回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)fitrsvm参数设定 目录回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)fitrsvm参数设定fitrsvm模型构建线性支持向量机...fitrsvm拟合支持向量机回归模型 函数用法: Mdl = fitrsvm

    回归预测 | MATLAB实现SVR(支持向量机回归)fitrsvm参数设定

    fitrsvm是MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox用于实现支持向量机回归的内部函数,以下详细介绍。

    fitrsvm

    • fitrsvm拟合支持向量机回归模型
    • 函数用法:
    • Mdl = fitrsvm(Tbl,ResponseVarName)
    • Mdl = fitrsvm(Tbl,formula)
    • Mdl = fitrsvm(Tbl,Y)
    • Mdl = fitrsvm(X,Y)
    • Mdl = fitrsv
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  • tic; close all; clear; clc; %% 数据的提取和预处理 input=[8 1 1 ... 我想请问,为什么只有九组数据,支持向量机拟合效果这么差?求人指点,谢谢。 2011-7-19 00:29 上传 点击文件名下载附件 2.24 KB, 下载次数: 4297

    tic;

    close all;

    clear;

    clc;

    %% 数据的提取和预处理

    input=[8 1 1 60

    8  1.5   2 75

    8 2 3 90

    12 1 2 90

    12 1.5 3 60

    12 2 1 75

    16 1 3 75

    16 1.5 1 90

    16 2 2 60];

    output=[99.80

    102.56

    112.09

    108.30

    146.24

    103.78

    126.81

    96.63

    113.20];

    input=input';

    output=output';

    [inputn,inputps3] = mapminmax(input);

    [outputn,outputps3] = mapminmax(output);

    inputn_train=inputn(:,1:8);

    outputn_train=outputn(1,1:8);

    inputn_train=inputn_train';

    outputn_train=outputn_train';

    %% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g

    [bestmse,bestc,bestg] = gaSVMcgForRegress(outputn_train,inputn_train);

    disp('打印选择结果');

    str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg);

    disp(str);

    %% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练

    cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.01'];

    model3 = svmtrain(outputn_train,inputn_train,cmd);

    %% SVM网络回归预测

    [predict,mse] = svmpredict(outputn_train,inputn_train,model3);

    predict = mapminmax('reverse',predict',outputps3);

    predict = predict';

    % 打印回归结果

    str = sprintf( '均方误差 MSE = %g 相关系数 R = %g%%',mse(2),mse(3)*50);

    disp(str);

    figure;

    hold on;

    plot(output(1:8),'-o');

    plot(predict,'r-^');

    legend('原始数据','回归预测数据');

    hold off;

    title('原始数据和回归预测数据对比','FontSize',12);

    xlabel('实验号','FontSize',12);7

    ylabel('提取量','FontSize',12);

    grid on;

    %%%

    第一次发帖不知道地点对不对?

    我想请问,为什么只有九组数据,支持向量机拟合效果这么差?求人指点,谢谢。

    ab1c7ee18da4dfd6bd0e53ac6dfdfdba.gif

    2011-7-19 00:29 上传

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  • 支持向量回归MATLAB代码(2013-05-31 16:30:35)标签:教育支持向量和神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,支持向量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。...

    支持向量回归 MATLAB代码

    (2013-05-31 16:30:35)

    标签:

    教育

    支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,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。大量仿真证实,支持向量机的泛化能力强于神经网络,而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。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。

    function

    [Alpha1,Alpha2,Alpha,Flag,B]=SVMNR(X,Y,Epsilon,C,TKF,Para1,Para2)

    %%

    % SVMNR.m

    % Support Vector Machine for Nonlinear Regression

    % All rights reserved

    %%

    % 支持向量机非线性回归通用程序

    % 程序功能:

    % 使用支持向量机进行非线性回归,得到非线性函数y=f(x1,x2,…,xn)的支持向量解析式,

    % 求解二次规划时调用了优化工具箱的quadprog函数。本函数在程序入口处对数据进行了

    % [-1,1]的归一化处理,所以计算得到的回归解析式的系数是针对归一化数据的,仿真测

    % 试需使用与本函数配套的Regression函数。

    % 输入参数列表

    % X 输入样本原始数据,n×l的矩阵,n为变量个数,l为样本个数

    % Y 输出样本原始数据,1×l的矩阵,l为样本个数

    % Epsilon ε不敏感损失函数的参数,Epsilon越大,支持向量越少

    % C 惩罚系数,C过大或过小,泛化能力变差

    % TKF Type of Kernel Function 核函数类型

    % TKF=1 线性核函数,注意:使用线性核函数,将进行支持向量机的线性回归

    % TKF=2 多项式核函数

    % TKF=3 径向基核函数

    % TKF=4 指数核函数

    % TKF=5 Sigmoid核函数

    % TKF=任意其它值,自定义核函数

    % Para1 核函数中的第一个参数

    % Para2 核函数中的第二个参数

    % 注:关于核函数参数的定义请见Regression.m和SVMNR.m内部的定义

    % 输出参数列表

    % Alpha1 α系数

    % Alpha2 α*系数

    % Alpha 支持向量的加权系数(α-α*)向量

    % Flag 1×l标记,0对应非支持向量,1对应边界支持向量,2对应标准支持向量

    % B 回归方程中的常数项

    %--------------------------------------------------------------------------

    %%

    %-----------------------数据归一化处理--------------------------------------

    nntwarn off

    X=premnmx(X);

    Y=premnmx(Y);

    %%

    %%

    %-----------------------核函数参数初始化------------------------------------

    switch TKF

    case 1

    %线性核函数 K=sum(x.*y)

    %没有需要定义的参数

    case 2

    %多项式核函数 K=(sum(x.*y)+c)^p

    c=Para1;%c=0.1;

    p=Para2;%p=2;

    case 3

    %径向基核函数 K=exp(-(norm(x-y))^2/(2*sigma^2))

    sigma=Para1;%sigma=6;

    case 4

    %指数核函数 K=exp(-norm(x-y)/(2*sigma^2))

    sigma=Para1;%sigma=3;

    case 5

    %Sigmoid核函数 K=1/(1+exp(-v*sum(x.*y)+c))

    v=Para1;%v=0.5;

    c=Para2;%c=0;

    otherwise

    %自定义核函数,需由用户自行在函数内部修改,注意要同时修改好几处!

    %暂时定义为 K=exp(-(sum((x-y).^2)/(2*sigma^2)))

    sigma=Para1;%sigma=8;

    end

    %%

    %%

    %-----------------------构造K矩阵-------------------------------------------

    l=size(X,2);

    K=zeros(l,l);%K矩阵初始化

    for i=1:l

    for j=1:l

    x=X(:,i);

    y=X(:,j);

    switch TKF%根据核函数的类型,使用相应的核函数构造K矩阵

    case 1

    K(i,j)=sum(x.*y);

    case 2

    K(i,j)=(sum(x.*y)+c)^p;

    case 3

    K(i,j)=exp(-(norm(x-y))^2/(2*sigma^2));

    case 4

    K(i,j)=exp(-norm(x-y)/(2*sigma^2));

    case 5

    K(i,j)=1/(1+exp(-v*sum(x.*y)+c));

    otherwise

    K(i,j)=exp(-(sum((x-y).^2)/(2*sigma^2)));

    end

    end

    end

    %%

    %%

    %------------构造二次规划模型的参数H,Ft,Aeq,Beq,lb,ub------------------------

    %支持向量机非线性回归,回归函数的系数,要通过求解一个二次规划模型得以确定

    Ft=[Epsilon*ones(1,l)-Y,Epsilon*ones(1,l)+Y];

    Aeq=[ones(1,l),-ones(1,l)];

    Beq=0;

    ub=C*ones(2*l,1);

    %%

    %%

    %--------------调用优化工具箱quadprog函数求解二次规划------------------------

    OPT=optimset;

    OPT.LargeScale='off';

    OPT.Display='off';

    %%

    %%

    %------------------------整理输出回归方程的系数------------------------------

    Alpha1=(Gamma(1:l,1))';

    Alpha2=(Gamma((l+1):end,1))';

    Alpha=Alpha1-Alpha2;

    Flag=2*ones(1,l);

    %%

    %%

    %---------------------------支持向量的分类----------------------------------

    Err=0.000000000001;

    for i=1:l

    AA=Alpha1(i);

    BB=Alpha2(i);

    if (abs(AA-0)<=Err)&&(abs(BB-0)<=Err)

    Flag(i)=0;%非支持向量

    end

    if (AA>Err)&&(AA<=ERR)

    Flag(i)=2;%标准支持向量

    end

    if (abs(AA-0)<=Err)&&(BB>Err)&&(BB

    Flag(i)=2;%标准支持向量

    end

    if (abs(AA-C)<=Err)&&(abs(BB-0)<=Err)

    Flag(i)=1;%边界支持向量

    end

    if (abs(AA-0)<=Err)&&(abs(BB-C)<=Err)

    Flag(i)=1;%边界支持向量

    end

    end

    %%

    %%

    %--------------------计算回归方程中的常数项B---------------------------------

    B=0;

    counter=0;

    for i=1:l

    AA=Alpha1(i);

    BB=Alpha2(i);

    if (AA>Err)&&(AA<=ERR)

    %计算支持向量加权值

    SUM=0;

    for j=1:l

    if Flag(j)>0

    switch TKF

    case 1

    SUM=SUM+Alpha(j)*sum(X(:,j).*X(:,i));

    case 2

    SUM=SUM+Alpha(j)*(sum(X(:,j).*X(:,i))+c)^p;

    case 3

    SUM=SUM+Alpha(j)*exp(-(norm(X(:,j)-X(:,i)))^2/(2*sigma^2));

    case 4

    SUM=SUM+Alpha(j)*exp(-norm(X(:,j)-X(:,i))/(2*sigma^2));

    case 5

    SUM=SUM+Alpha(j)*1/(1+exp(-v*sum(X(:,j).*X(:,i))+c));

    otherwise

    SUM=SUM+Alpha(j)*exp(-(sum((X(:,j)-X(:,i)).^2)/(2*sigma^2)));

    end

    end

    end

    b=Y(i)-SUM-Epsilon;

    B=B+b;

    counter=counter+1;

    end

    if (abs(AA-0)<=Err)&&(BB>Err)&&(BB

    SUM=0;

    for j=1:l

    if Flag(j)>0

    switch TKF

    case 1

    SUM=SUM+Alpha(j)*sum(X(:,j).*X(:,i));

    case 2

    SUM=SUM+Alpha(j)*(sum(X(:,j).*X(:,i))+c)^p;

    case 3

    SUM=SUM+Alpha(j)*exp(-(norm(X(:,j)-X(:,i)))^2/(2*sigma^2));

    case 4

    SUM=SUM+Alpha(j)*exp(-norm(X(:,j)-X(:,i))/(2*sigma^2));

    case 5

    SUM=SUM+Alpha(j)*1/(1+exp(-v*sum(X(:,j).*X(:,i))+c));

    otherwise

    SUM=SUM+Alpha(j)*exp(-(sum((X(:,j)-X(:,i)).^2)/(2*sigma^2)));

    end

    end

    end

    b=Y(i)-SUM+Epsilon;

    B=B+b;

    counter=counter+1;

    end

    end

    if counter==0

    B=0;

    else

    B=B/counter;

    end

    function

    y=Regression(Alpha,Flag,B,X,Y,TKF,Para1,Para2,x)

    %--------------------------------------------------------------------------

    % Regression.m

    % 与SVMNR.m函数配套使用的仿真测试函数

    % 函数功能:

    % 本函数相当于支持向量得到的回归方程的解析方程,输入一个待测试的列向量x,得到一

    % 个对应的输出值y

    %--------------------------------------------------------------------------

    % 输入参数列表

    % Alpha 支持向量的加权系数(α-α*)向量

    % Flag 1×l标记,0对应非支持向量,1对应边界支持向量,2对应标准支持向量

    % B 回归方程中的常数项

    % X 输入样本原始数据,n×l的矩阵,n为变量个数,l为样本个数

    % Y 输出样本原始数据,1×l的矩阵,l为样本个数

    % Para1 核函数中的第一个参数

    % Para2 核函数中的第二个参数

    % 注:关于核函数参数的定义请见Regression.m和SVMNR.m内部的定义

    % x 待测试的原始数据,n×1的列向量

    % 输出参数列表

    % y 仿真测试的输出值

    %%

    %-----------------------核函数参数初始化------------------------------------

    switch TKF

    case 1

    %线性核函数 K=sum(x.*y)

    %没有需要定义的参数

    case 2

    %多项式核函数 K=(sum(x.*y)+c)^p

    c=Para1;%c=0.1;

    p=Para2;%p=2;

    case 3

    %径向基核函数 K=exp(-(norm(x-y))^2/(2*sigma^2))

    sigma=Para1;%sigma=6;

    case 4

    %指数核函数 K=exp(-norm(x-y)/(2*sigma^2))

    sigma=Para1;%sigma=3;

    case 5

    %Sigmoid核函数 K=1/(1+exp(-v*sum(x.*y)+c))

    v=Para1;%v=0.5;

    c=Para2;%c=0;

    otherwise

    %自定义核函数,需由用户自行在函数内部修改,注意要同时修改好几处!

    %暂时定义为 K=exp(-(sum((x-y).^2)/(2*sigma^2)))

    sigma=Para1;%sigma=8;

    end

    %%

    %%

    %----------------------数据归一化处理---------------------------------------

    [X,minX,maxX]=premnmx(X);

    x=2*((x-minX)./(maxX-minX))-1;

    [Y,minY,maxY]=premnmx(Y);

    %%

    %%

    %---------------------计算仿真测试的输出值----------------------------------

    l=length(Alpha);

    SUM=0;

    for i=1:l

    if Flag(i)>0

    switch TKF

    case 1

    SUM=SUM+Alpha(i)*sum(x.*X(:,i));

    case 2

    SUM=SUM+Alpha(i)*(sum(x.*X(:,i))+c)^p;

    case 3

    SUM=SUM+Alpha(i)*exp(-(norm(x-X(:,i)))^2/(2*sigma^2));

    case 4

    SUM=SUM+Alpha(i)*exp(-norm(x-X(:,i))/(2*sigma^2));

    case 5

    SUM=SUM+Alpha(i)*1/(1+exp(-v*sum(x.*X(:,i))+c));

    otherwise

    SUM=SUM+Alpha(i)*exp(-(sum((x-X(:,i)).^2)/(2*sigma^2)));

    end

    end

    end

    y=SUM+B;

    %%

    %%

    %--------------------反归一化处理-------------------------------------------

    y=postmnmx(y,minY,maxY);

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  • Python实现支持向量机SVM回归模型(SVR算法)项目实战。

    说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+代码讲解),如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。

    1.项目背景

          支持向量机可以用于回归问题,即支持向量机回归,简称支持向量回归(Support vector regression, SVR)。支持向量机(SVM)建立在 VC 维理论和结构风险最小化原理基础之上,最初用于解决二分类问题(支持向量机分类),后被推广到用于解决函数逼近问题,即支持向量回归(SVR)。通常而言,可以使用核技巧将作为输入的非线性样本集变换到高维空间而改善样本分离状况。本项目使用svr算法进行建模预测。

    2.数据获取

    本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下:

    数据详情如下(部分展示):

    3.数据预处理

           真实数据中可能包含了大量的缺失值和噪音数据或人工录入错误导致有异常点存在,非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理,得到标准的、干净的、连续的数据,提供给数据统计、数据挖掘等使用。数据预处理通常包含数据清洗、归约、聚合、转换、抽样等方式,数据预处理质量决定了后续数据分析挖掘及建模工作的精度和泛化价值。以下简要介绍数据预处理工作中主要的预处理方法:

    3.1 用Pandas工具查看数据

    使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据:

     从上图可以看到,总共有14个字段:变量13个,其中第一列是一个索引,建模时我们要去掉它。

    关键代码:

    3.2查看数据的形状

    使用Pandas工具的shape属性查看数据集的数量和字段数量:

     

    从上图可以看到,总共有14个变量、数据量为18249条数据。

    关键代码:

    3.3变量的空值情况判断

    通过Pandas工具的isnull().sum()方法来统计变量的空值情况,结果如下图:

     

    通过上图可以看到,数据字段中无空值情况。

    关键代码如下:

    3.4数据描述性统计分析

     通过Pandas工具的describe()方法来进行数据描述性统计分析,结果如下图:

    通过上图可以看到,数据项的平均值、标准差、最小值、最大值以及分位数。

    关键代码如下:

    3.5数据摘要信息查看

     通过Pandas工具的info()方法来进行查看数据摘要信息,结果如下图:

     关键代码如下:

    3.6删除数据项

    删除掉Unnamed: 0数据项,关键代码如下:

     

    3.7转换日期格式并排序

    关键代码如下:

     针对排序后的数据进行查看:

    4.探索性数据分析

    4.1 随时间推移的Conventional Avocados的平均价格

    用Matplotlib工具的scatter()方法进行统计绘图,图形化展示如下:

     从上图中可以看到,类型为conventional的Avocados的平均价格在2016年11月左右和2017年10月左右价格比较高。

    4.2 随时间推移的Organic Avocados的平均价格

     从上图中可以看到,类型为Organic的Avocados的平均价格在2016年11月左右和2017年5月左右价格比较高。另外,通过4.1和4.2的图可以看到不同类型Avocados的平均价格,Organic类型的平均价格略高于conventional类型的平均价格。

    4.3 按月画出每周的平均价格

     从上图中可以看到,分2017年9月、10月中每周的平均价格最高。

    4.4 查看样本集是否均衡

     

     从上图中可以看到,数据均为338,数据较为均衡。

    4.5 按地区进行价格展示

     从上图中可以看到,HartfordSpringfield地区平均价格最高,Houston地区平均价格最低。

    4.6 按类型进行价格展示

    从上图可以看到organic类型的平均价格达到1.65,高于conventional类型的平均价格。

    4.7 相关性分析

    通过Pandas工具的corr()方法进行查看如下:

     通过上图可以看到,数据项之间正直是正相关,负值为负相关;值越大相关性越强。

    4.8绘制饼图

     通过上图可以看到,2015年 SmallHass占比40.2% 占比最多;XLarge Bags占比0.1% 占比最少。

    通过上图可以看到,2016年 SmallHass占比30.9% 占比最多;XLarge Bags占比0.4% 占比最少。

     通过上图可以看到,2017年 SmallHass占比33.0% 占比最多;XLarge Bags占比0.5% 占比最少。

     通过上图可以看到,2018年 SmallHass占比33.1% 占比最多;XLarge Bags占比0.5% 占比最少。

    4.9查看数据预处理后的数据相关性

     通过上图可以看到,数据预处理后的数据项相关性数值,正值为正相关,负值为负相关,数值越大相关性越强。

    5.特征工程

    5.1 数据标准化

    对Small Hass:XLarge Bags的数据项进行数据的标准化处理,关键代码如下:

     标准化的数据,如下图所示:

    5.2 建立特征数据和标签数据

    AveragePrice为标签数据,除 AveragePrice之外的为特征数据。关键代码如下:

     

    5.3 哑特征处理

    由于type, region数据项为分类型变量,且为本文类型,不符合机器学习建模要求;针对type, region进行哑特征处理,转变为数值型,关键代码如下:

     转变后的结果,如下图所示:

    5.4 可视化与平均价格变量高度相关的变量

     通过上图可以看出,随着Small Hass的增大,平均价格整体成下降趋势。

    通过上图可以看出,随着Small Bags的增大,平均价格整体较为平稳。

     通过上图可以看出,随着Large Bags的增大,平均价格整体较为平稳。

    通过上图可以看出,organic类型相较于Conventional类型对平均价格影响较小。

    5.5 数据集拆分

    训练集拆分,分为训练集和验证集,70%训练集和30%验证集。关键代码如下:

     

    6.构建SVR回归模型

    主要使用svr算法,用于目标回归。

    6.1模型参数

     

    关键代码如下:

    7.模型评估

    7.1评估指标及结果

    评估指标主要包括分值、可解释方差值、均方误差、R方值等等。

     

    从上表可以看出,分值0.82,svr回归模型良好。

    关键代码如下:

    7.2 真实值与预测值对比图 

     从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致,模型拟合效果良好。

    8.结论与展望

    综上所述,本文采用了svr回归模型,最终证明了我们提出的模型效果良好。可用于实际业务中建模预测。

    本次机器学习项目实战所需的资料,项目资源如下:

    项目说明:
    链接:https://pan.baidu.com/s/13r3-mTcCRBfwWRtbpnFUpw 
    提取码:s2wn

    网盘如果失效,可以添加博主微信:zy10178083

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  • 题目:支持向量机非线性回归通用MATLAB源码支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合,但它们的原理是不相同的,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。GreenSim团队编写...
  • 1.敘述三种分类学习方法:LDA,朴素贝叶斯,支持向量机的原理和算法,三种分类方法各适合什么样的数据集? 先说结论:LDA适合于样本固定,参数未知但不固定,是个随机变量,服从一定的分布的数据集。 朴素贝叶斯的...
  • 线性模型不仅用于回归问题,也广泛应用于分类问题。我们首先来看二分类。这时可以利用下面的公式进行 预测: ŷ = w[0] * x[0] + w[1] * x[1] + …+ w[p] * x[p] + b > 0 这个公式看起来与线性回归的公式非常...
  • 支持向量回归机(SVR)代码

    千次阅读 2020-12-21 20:18:26
    ) # 输出主成分,即行数为降维后的维数,列数为原始特征向量转换为新特征的系数 print(pca.explained_variance_ratio_) # 新特征 每维所能解释的方差大小在全方差中所占比例 '''数据划分''' # 样本数据分割 train_...
  • 这里要说的是一般情况下LR与SVM的标签都是0/1这样的离散值,当然他们也是可以做回归的。 第三,如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的。 这里要先说明一点,那就是LR也是...
  • 本文描述了训练支持向量回归模型的过程,该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。 关于支持向量的快速说明 支持向量是机器学习的一种...
  • 算法原理 在现实任务中,线性不可分的情形才是最常见,因此需要允许支持向量机犯错。
  • LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它...
  • 上一篇文章我们介绍了使用逻辑回归来处理分类问题,本文我们讲一个更强大的分类模型。本文依旧侧重代码实践,你...一、什么是支持向量机SMV在众多实例中寻找一个最优的决策边界,这个边界上的实例叫做支持向量,它们...
  • 详解支持向量机

    2021-03-17 20:24:41
    作者|Anuj Shrivastav 编译|VK 来源|Medium 介绍监督学习...我们将在此博客中讨论的一种这样的模型是支持向量机,简称为SVM。我的目的是为你提供简单明了的SVM内部工作。假设我们正在处理二分类任务。 可能有无限...
  • C越大,相当于惩罚松弛变量,希望松弛变量接近0,即对误分类的惩罚增大,趋向于对训练集全分对的情况,这样会出现训练集测试时准确率很高,但泛化能力弱,容易导致过拟合。 C值小,对误分类的惩罚减小,容错能力增强...
  • Sklearn官方文档中文整理3——内核岭回归支持向量机篇1. 监督学习1.3. 内核岭回归【kernel_ridge.KernelRidge】1.4. 支持向量机1.4.1. 分类 1. 监督学习 1.3. 内核岭回归【kernel_ridge.KernelRidge】 内核岭回归...
  • 我们把使得当时,的样本点,以及使得当时,的样本点称为“支持向量”,两个异类支持向量到超平面的距离之和为 它被称为“间隔”。 欲找到具有“最大间隔”划分的超平面,也就是要找到能满足约束条件的参数和,...
  • ... 关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解,这两天自己在网上看了看资料,结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理,把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了...支持向量机(Support Vector Ma
  • 支持向量机是处理回归问题的可泛化性能最好的,解决过拟合,机器学习中算法精度也是最高的 相关数学知识 ​ 梯度下降 ​ 梯度下降法(Gradient Descent, GD)常用于求解无约束(不跟其他的位置比最近,而是只自己比...
  • 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出基本介绍模型介绍LSTM模型SVR模型LSTM-SVR模型数据下载...
  • 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一个非常优雅的算法,具有非常完善的数学理论,常用于数据分类,也可以用于数据的回归预测中,由于其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧,在上...
  • 1. 前言 前文: 支持向量机(SVM)详解(一) 支持向量机(SVM)详解(二) 前面用两篇文章
  • SVM(支持向量机)与LDA(线性判别分析)

    千次阅读 2021-11-10 22:02:21
    支持向量机(support vector machines)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解。由简至繁的模型包括: 当训练样本线性可分时...
  • 本文介绍了机器学习算法中经典的有监督算法(线性回归,逻辑回归支持向量机,集成学习(随机森林&AdsBoot),朴素贝叶斯和KNN),不包括无监督算法和深度学习算法。
  • r语言支持向量机代码

    2020-12-19 13:03:54
    包的介绍:kernlab包:函数ksvm...对于回归,提供了ε-SVM回归算法和v-SVM回归算法;对于多类分类,有一对一(one-against-one)方法和原生多类分类方法。e1071包:使用libsvm库中的优化方法。多分类通过一对一的投票...
  • python 支持向量机(SVM)算法之分类实操 算法简介 SVM 之前我们用了很多线性算法来做预测模型,像是逻辑算法(LogisticRegression),lasso,岭回归。但现实生活中,很多事情不是线性可分的(即画一条直线就能分类的)...

空空如也

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支持向量机的回归拟合