灰狼优化算法优化SVM支持向量机后用于手写体数字识别+matlab源代码

使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 Pytorch 1.0 Scikit-learn 0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 逻辑回归 Logistic Regression 多层感知机 MLP K近邻 KNN 支持向量机 SVM 卷积神经网络 CNN 循环神经网络 RNN

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。

本资源包括使用支持向量机（SVM）算法进行人脸识别预测的全部源码 SVM就是帮我们找到一个超平面，这个超平面能将不同的样本划分开，同时使得样本集中的点到这个分类超平面的最小距离（即分类间隔）最大化。 支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM），是一种二分类模型。 对于二分类问题，如果我们从数据集是否线性可分角度来看的话（线性可分通俗理解就是画一条直线，可以直接将两种类型的数据分开），可以将数据分为三种类型，一类是线性可分的、一类是近似线性可分（有一些异常点导致无法线性可分）、一类是线性不可分。 这三种场景对应的SVM的算法分别是硬间隔SVM、软间隔SVM和非线性SVM。 本案例使用支持向量机（SVM）算法实现人脸识别功能。 算法内容包括： 1、获取数据集 2、数据划分 3、PCA特征提取 4、使用线性SVM进行预测 5、交叉验证 6、超参数调优 7、预测结果分析 8、混淆矩阵评估

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

具体介绍可以看本人博客： 算法笔记（24）波士顿房价回归及Python代码实现https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/125067084

使用 Wild Horse Optimizer (WHO) 的支持向量机 (SVM) 超参数优化（matlab代码） 我们使用 Wild Horse Optimizer 作为解决工程优化问题的强大且快速的元启发式算法，在分类问题中开发优化支持向量机算法超参数（内核、c、gamma） 首先，您可以使用任何带有编辑 Main.m 文件的数据集，然后单击运行

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支持向量机SVM，回归。

1、python程序 2、有数据集 3、迭代数据快