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使用MATLAB实现
支持向量机(SVM)
进行二分类预测的详细项目实例(包含详细的完整的程序和数据)
内容概要:本篇文章详述了一项使用MATLAB工具包构建基于SVM二元分类器的技术流程。利用了经典的留一交叉验证(Leave-One-Out Cross Validation)方式评估SVM分类器的效率,展示了具体的设计过程、关键代码以及如何测量评价结果,例如准确度、精准度以及其他几个标准的衡量标准。 适合人群:主要适用于已经掌握基本机器学习概念并对MATLAB有所了解的数据科学从业者或研究学生。 使用场景及目标:适用于各种涉及到对两个不同组别的元素实施区分的任务场合,特别强调在实验设置过程中如何确保检验模型的有效性和稳健性。 其他说明:文中提供的实例基于著名的鸢尾花卉物种识别案例展开讲解,不仅教授了如何手动设定训练集与测试集,而且还涵盖了在实际应用时可能遇到的相关挑战与解决技巧。
2025-06-15 12:52:13
24KB
MATLAB
机器学习
鸢尾花数据集
1
Python 实现
支持向量机(SVM)
进行二分类预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
内容概要:本文详细介绍了一个使用Python实现
支持向量机(SVM)
进行二分类预测的项目实例。首先介绍了SVM的基本原理及其在二分类问题中的优势,然后逐步讲解了从数据预处理、模型构建、超参数调优到模型评估的具体步骤。文中提供了完整的代码示例,涵盖数据归一化、SVM模型训练、网格搜索调参以及分类报告生成等内容。最后讨论了SVM在金融风控、医疗诊断、垃圾邮件过滤等多个领域的应用前景。 适合人群:具备一定机器学习基础的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解SVM算法的工作机制及其在二分类问题中的应用;②掌握使用scikit-learn库进行SVM建模的方法;③学会处理数据预处理、超参数调优和模型评估等关键步骤。 其他说明:本文不仅提供了理论指导,还附带了丰富的实战案例和代码片段,有助于读者快速上手并应用于实际项目中。
2025-06-15 12:51:02
36KB
机器学习
Python
scikit-learn
1
支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf
svm支持向量机python代码 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf 支持向量机SVM通俗理解(python代码实现).pdf
2024-05-29 17:17:50
189KB
支持向量机
python
1
【svm多分类】SVM实现多分类的三种方案
SVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器。 目前,构造SVM多类分类器的方法主要有两类 (1)直接法,直接在目标函数上进行修改,将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中,通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。这种方法看似简单,但其计算复杂度比较高,实现起来比较困难,只适合用于小型问题中; (2)间接法,主要是通过组合多个二分类器来实现多分类器的构造,常见的方法有one-against-one和one-against-all两种。
2024-03-06 22:44:41
2KB
支持向量机
svm多分类
1
新冒落带高度算法FOA-SVM预计模型
针对顶板冒落带高度问题提出新的预计模型,通过搜集众多矿井的实测数据,在支持向量机理论基础上建立预计模型。采用果蝇优化算法对预计模型进行优化训练,建立FOA-SVM预计模型,利用实测数据对模型的预计结果进行检验,预计结果较为准确,比PSO-SVM模型和GA-SVM模型结果稳定性好计算精度高。
2024-01-10 19:02:39
205KB
冒落带高度
支持向量机SVM
果蝇算法FOA
模型优化
1
基于支持向量机SVM的数据分类预测,SVM分类预测,多特征输入模型 多特征输入单输出的二分类及多分类模型 程序内注释详细,直
基于支持向量机SVM的数据分类预测,SVM分类预测,多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-21 14:34:09
738KB
支持向量机
1
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 3. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 4. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接:https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
2023-08-31 08:33:38
59KB
matlab
支持向量机
回归
机器学习
1
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据分类预测 SVM分类
1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1xa411K7aF/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的数据分类预测(完整源码和数据) 3. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 4. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 5. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 6. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本 7. 其他代码连接:https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
2023-07-19 20:56:35
118KB
matlab
支持向量机
机器学习
深度学习
1
Matlab 基于支持向量机(SVM)的时间序列预测 SVM时间序列
1. 对应视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1gG4y1r7dd/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. Matlab实现支持向量机的时间序列预测(完整源码和数据) 3. 单列数据,递归预测-自回归,时间序列预测 4. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 5. 包括拟合效果图和散点图 6. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 7. 其他代码连接:https://docs.qq.com/sheet/DRXBpdVRydFRHTXlB?tab=BB08J2&_t=1667389129635&u=96322ede66974c7097f1238bbc559fdc 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
2023-07-07 20:29:08
70KB
matlab
支持向量机
机器学习
时间序列
1
支持向量机的外文资料~很难找的哦
这是关于支持向量机的几篇外文资料~~支持向量机 方法是确pnik等人根据统计学习 理论提出的一种新型的、有效的机器学习方法,它以结构风险最小化准则和VC维理 论为理论基础,通过适当地选择函数子集以及该子集中的判别函数,使学习机器的 实际风险达到最小,保证了通过有限训练样本得到小误差分类器。
2023-05-04 18:29:12
52KB
支持向量机
SVM
统计学
1
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