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SVM的自适应学习和优化,使用MATLAB编写的代码。

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简介:
利用支持向量机的自适应策略以及优化技术,该资源涵盖了Diehl和Cauwenberghs于2003年发表的论文“SVM Incremental Learning Adaptation and Optimization”,并附带了相关的源代码。

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客服
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  • 基于MATLABSVM增量
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    本项目基于MATLAB开发,实现支持向量机(SVM)的增量学习与自适应优化算法,适用于模型训练效率和精度要求高的场景。 本段落基于支持向量机的自适应与优化进行研究,并参考了Diehl 和Cauwenberghs于2003年发表的文章《SVM Incremental Learning Adaptation and Optimization》以及相关的源代码,对相关技术进行了深入探讨和实践应用。
  • 基于粒子群(Matlab)
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    本项目提供了一种改进版的粒子群优化算法,通过引入自适应机制增强搜索效率和精度。附带详尽注释的Matlab代码可供深入研究与应用。 在经典粒子群的基础上,该算法能够自动调整c1、c2和weight value等参数,以实现更快更有效地寻找最优值。
  • MATLAB算法
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    这段简介可以描述为:“用MATLAB编写的优化算法代码”是一系列旨在解决复杂问题并提高效率和性能的源代码集合。这些代码适用于各种领域,包括工程、科学计算等,并且可以通过调整参数来适应具体需求。 MATLAB最优化算法集合 一、无约束一维极值问题 1. 进退法 2. 黄金分割法 3. 斐波那契法 4. 牛顿法 5. 割线法 6. 抛物线法 7. 三次插值法 8. Goldstein 法 9. Wolfe-Powell 法 二、无约束多维极值问题 1. 模式搜索法 2. Rosenbrock 法 3. 单纯形搜索法 4. Powell 法 5. 最速下降法 6. 共轭梯度法 7. 牛顿法 8. 修正牛顿法 9. 拟牛顿法 10.BFGS 法 11.信赖域法 三、约束优化问题 1.Rosen 梯度投影法 2.外点罚函数法 3.内点罚函数法 4.混合罚函数法 5.乘子法 6.坐标轮换法 7复合形法 四、非线性最小二乘优化问题 1.G-N 法 2修正 G-N 法 3.L-M 法 五、线性规划 1单纯形法 2修正单纯形法 六、整数规划 1割平面法 2分支定界法 30-1 规划 七、二次规划 1拉格朗日法 2起作用集算法 3路径跟踪法
  • 求解】基于动态机制教与算法MATLAB.md
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    本Markdown文档介绍了一种新颖的基于动态自适应学习机制的教与学优化算法,并提供了详尽的MATLAB实现代码,旨在提高复杂问题的优化求解效率。 【优化求解】具有动态自适应学习机制的教与学优化算法matlab源码 该文档主要介绍了如何使用MATLAB编写一种基于动态自适应学习机制的教与学优化算法,旨在提供一个详细的代码实现过程及其应用示例。通过这种创新的学习策略,能够更有效地解决复杂问题,并且在多种应用场景中展现出优越性能。 文中详细解释了算法的设计思路、关键步骤以及具体实现细节,包括但不限于参数设置、初始化方法和迭代更新规则等重要环节。此外还提供了完整的MATLAB源代码供读者参考学习,帮助大家更好地理解和掌握该优化技术的核心内容与实践技巧。
  • Python中使粒子群(APSO)示例
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    本示例代码展示了如何在Python环境中实现并应用APSO算法,用于解决优化问题。通过调整参数,用户可针对不同场景寻找最优解。 自适应粒子群优化(APSO)是一种基于传统粒子群优化(PSO)的改进算法。它通过动态调整参数来提升性能和加快收敛速度。与传统的PSO不同,APSO根据群体的当前状态来自行调节其内部设置以增强搜索效率。 在核心机制上,APSO借鉴了标准PSO的位置和速度更新规则:每个粒子都会依据自身找到的最佳位置以及整个群集发现的整体最佳解来调整自己的移动方向和步伐。同时,在每一次迭代过程中,算法会评估所有粒子的适应度值,并据此自动调节学习因子大小。 具体而言,当群体内的个体差异较小(即适应度方差小)时,APSO会选择减小学习因子以促进快速向最优解决方案收敛;反之,则会在探索更多潜在解空间方面加大努力。通过这种方式,在保证算法效率的同时也能有效避免陷入局部极值点的问题。
  • 包含MATLAB灰狼算法.zip
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    本资源提供一种创新的自适应灰狼优化算法及其MATLAB实现代码。通过引入自适应策略,该算法旨在提高搜索效率和求解精度,适用于复杂问题的优化求解。 版本:MATLAB 2019a 领域:智能优化算法-灰狼算法 内容:基于自适应灰狼优化算法求解单目标优化问题附 MATLAB 代码 .zip 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • 字典
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    这段简介可以描述为:“我自己编写的字典学习代码”是一款由个人独立开发的软件工具,旨在通过自定义算法优化和管理数据字典,适用于各种编程项目的数据处理需求。 自己编写了字典学习的代码,并非直接使用工具箱中的代码。这段文字易于理解伊雪创作的内容,采用部分样本作为初始字典进行实现。
  • 关于SVMCNNPython在机器
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    本简介探讨了支持向量机(SVM)与卷积神经网络(CNN)在Python编程环境下的实现,并分析这两种算法在解决不同类别的机器学习问题时的应用效果。 经典模型对应的Python代码经典模型对应的Python代码。
  • QAM-OFDMMATLAB实验
    优质
    本简介提供了一段关于使用MATLAB编写的正交频分复用(OFDM)结合 quadrature amplitude modulation (QAM) 调制技术的学习实验代码,适用于通信系统中相关理论和技术的研究与实践。 在学习QAM-OFDM过程中编写的MATLAB实验代码。
  • Python Chatbot: 使神经网络然语言处理指南
    优质
    本书为初学者提供了一站式的指导,深入浅出地讲解了如何利用Python结合神经网络与自然语言处理技术开发智能聊天机器人。 学习使用神经网络和自然语言处理来编写Python聊天机器人代码。