Advertisement

SVR MATLAB代码下载 - Support Vector Regression：利用支持向量回归实现缺失数据插补

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供MATLAB代码用于执行支持向量回归（SVR），旨在解决并演示如何使用该技术进行数据插补，特别是处理含有缺失值的数据集。 在MATLAB中使用LIBSVM（支持向量机库）进行支持向量回归项目的代码下载步骤如下： 1. **安装LIBSVM**：对于Windows系统上的64位MATLAB，预编译的二进制文件已经存在于相应的windows目录下，因此无需单独安装。如果您想重新构建包，请在MATLAB和OCTAVE中使用make.m脚本，只需键入“make”即可生成所需的mex文件。 2. **项目执行步骤**： - 在MATLAB命令行输入`>> make` - 如果上述方法不适用（尤其是对于Windows用户），请尝试通过运行 `mex-setup` 来为 mex 选择合适的编译器。确保您的编译器可访问且可用。 示例操作：在 MATLAB 中执行如下步骤： - 输入 `mex-setup` 设置合适的编译环境 - 接着输入 `make` 开始安装过程

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SVR MATLAB代码下载 - Support Vector Regression：利用支持向量回归实现缺失数据插补
    优质
    本资源提供MATLAB代码用于执行支持向量回归（SVR），旨在解决并演示如何使用该技术进行数据插补，特别是处理含有缺失值的数据集。 在MATLAB中使用LIBSVM（支持向量机库）进行支持向量回归项目的代码下载步骤如下： 1. **安装LIBSVM**：对于Windows系统上的64位MATLAB，预编译的二进制文件已经存在于相应的windows目录下，因此无需单独安装。如果您想重新构建包，请在MATLAB和OCTAVE中使用make.m脚本，只需键入“make”即可生成所需的mex文件。 2. **项目执行步骤**： - 在MATLAB命令行输入`>> make` - 如果上述方法不适用（尤其是对于Windows用户），请尝试通过运行 `mex-setup` 来为 mex 选择合适的编译器。确保您的编译器可访问且可用。 示例操作：在 MATLAB 中执行如下步骤： - 输入 `mex-setup` 设置合适的编译环境 - 接着输入 `make` 开始安装过程
     
  • 在线支持向量回归（采用高斯核）- Support Vector Regression的MATLAB实现
    优质
    本项目实现了基于MATLAB的在线支持向量回归算法，特别采用了高斯核函数进行复杂模式的学习和预测。该代码为机器学习领域研究提供了便捷工具。 在线学习算法不仅仅适用于分类问题。内核 Adatron 算法的更新规则提供了一种创建优化版本的通用方法。通过使内核 Adatron 算法第一次更新等价于 αi ← αi + ∂W(α)/∂αi，使其成为一种简单的梯度上升算法，并且通过修正来确保满足附加约束条件。 例如，如果我们将相同的方法应用于支持向量回归算法的线性 ε 不敏感损失版本。支持向量机的一个优点是它能够避免在高维特征空间中使用线性函数所带来的困难，并将优化问题转化为对偶凸二次规划问题。 在线回归情况下，损失函数用于惩罚超过某一阈值的误差。这种损失函数通常会导致决策规则具有稀疏表示形式，从而带来显著的算法和表示优势。
     
  • LSSVR回归与SVR支持向量回归（Matlab）
    优质
    本文探讨了基于Matlab平台下的LSSVR（最小二乘支持向量机回归）和SVR（支持向量回归）方法，并提供了详细的实现步骤及代码示例。 最小二乘支持向量回归可以应用于非线性拟合及预测相关问题。
     
  • 支持向量回归机（SVR）
    优质
    简介：支持向量回归机（SVR）是一种基于统计学习理论的机器学习方法，用于预测连续值输出。它通过寻找最优超平面来最小化训练误差与模型复杂度之间的权衡，适用于回归分析和时间序列预测等领域。 详细了解支持向量机的算法原理，并理解SVR与SVM的区别。
     
  • 支持向量机算法的MATLAB实现：Support Vector Machine
    优质
    本项目致力于探索和支持向量机(SVM)算法在MATLAB环境下的高效实现。通过利用MATLAB强大的数学运算能力和机器学习工具箱，我们实现了SVM用于分类和回归问题，并进行了详细的实验验证与性能分析，以期为用户提供一种便捷的SVM建模方式。 这是 SVM 算法的实现。为此，我使用 CVX 和（将来）通过 SMO 算法解决了双重 L1 正则化和内核化的优化问题。
     
  • 回归插补中的缺失数据处理
    优质
    本文探讨了在数据分析中如何有效利用回归插补方法来解决缺失数据的问题，旨在提高数据完整性和分析准确性。 在缺失数据情况下进行多因变量多元回归模型的参数估计时，可以采用回归插补方法。
     
  • 支持向量回归(SVR)原理简介1
    优质
    支持向量回归（SVR）是一种监督学习方法，基于统计学习理论，用于预测连续值输出。它通过寻找一个最优超平面来最小化训练数据的误差上界，从而实现泛化能力的提升。 引入拉格朗日乘子后，构造的拉格朗日函数为：令该函数关于变量及其参数的偏导数为零，可得一系列方程。将这些方程（式8至11）代入原问题表达式中（式7），即可得到支持向量回归(SVR)的对偶形式。上述推导过程满足Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件。
     
  • 向量支持回归代码
    优质
    向量支持回归代码是一段用于实现基于向量的支持向量机(SVM)算法进行回归预测的编程代码。适用于处理具有多维特征的数据集。 关于支持向量回归的代码实现以及支持向量分类和回归问题的相关内容，这里将提供一个简明的概述与指导。 支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习模型，在处理二类分类、多类分类及回归分析等领域表现突出。在SVM用于解决回归问题时，则被称为支持向量回归(SVR)。SVR的核心思想是找到一条“边距”最大的线，使得大部分数据点都位于这条线的某个范围内。 对于具体实现方面，可以使用Python中的scikit-learn库来快速构建和训练一个简单的SVR模型： ```python from sklearn.svm import SVR # 假设X为输入特征矩阵, y为目标变量向量 model = SVR(kernel=rbf, C=100, gamma=scale) model.fit(X_train, y_train) predictions = model.predict(X_test) ``` 以上代码片段中，`kernel`参数用于指定核函数类型（如径向基核rbf），而`C`, `gamma`等超参则需要根据实际情况调整以优化模型性能。希望这段简短的介绍能够帮助大家更好地理解和应用支持向量回归技术。 请注意：本段内容旨在提供一个基本概念和代码示例框架，实际使用时请结合具体数据集进行参数调优与评估验证工作。
     
  • 利用支持向量机进行数据回归预测的MATLAB代码（libsvm）
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB和LIBSVM工具箱的支持向量机(SVM)的数据回归预测代码。通过详细注释帮助用户理解算法原理，适用于科研与工程实践。 基于支持向量机的数据回归预测（libsvm）的MATLAB代码可以用于分析数据并进行精确的数值预测。此方法在处理小样本、非线性以及高维模式识别问题上具有显著优势，适用于各类科学与工程应用领域。通过使用libsvm库中的函数和工具箱，用户能够方便地实现支持向量机回归模型，并对实际问题开展深入研究及优化改进工作。
     
  • 【BWO-SVR回归预测】利用白鲸优化算法改进支持向量机回归预测的MATLAB代码
    优质
    本项目采用白鲸优化算法对支持向量机回归模型进行参数优化，旨在提升预测精度，并提供基于MATLAB实现的完整代码。 该资源提供了一种使用白鲸优化算法（BWO）对支持向量机回归预测模型进行优化的MATLAB代码，即BWO-SVR，并可直接运行。数据集为EXCEL格式，用户可以轻松更换数据。 运行结果包括训练集和测试集中预测值与实际值对比图、误差图像以及适应度曲线图像。此外，该代码还包含了各种误差指标计算功能，如RMSE（均方根误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、MAE（平均绝对误差）及拟合优度R2的计算结果。