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基于布谷鸟搜索算法的SVM参数优化-python实现

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简介：
本研究利用布谷鸟搜索算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化，并以Python语言实现了该算法，提高了模型预测精度。 1. 使用Python编写程序。 2. 拥有一个数据集。 3. 迭代数据速度快。

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  • 基于布谷鸟搜索算法的SVM参数优化-python实现
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    本研究利用布谷鸟搜索算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化，并以Python语言实现了该算法，提高了模型预测精度。 1. 使用Python编写程序。 2. 拥有一个数据集。 3. 迭代数据速度快。
     
  • 基于麻雀搜索算法的VMD参数优化-python实现
    优质
    本项目采用Python语言，结合麻雀搜索算法对变分模态分解（VMD）中的参数进行优化，以提高信号处理效果。 1. Python语言 2. 有数据集可供直接运行。
     
  • 布谷鸟算法_MATLAB实现布谷鸟算法_
    优质
    简介：本文介绍了基于MATLAB平台的布谷鸟算法实现方法。通过模拟布谷鸟的寄生行为和随机漫步特性，该算法能够高效地解决优化问题，并提供了详尽的代码示例和应用案例。 布谷鸟算法求解优化问题的MATLAB代码编程实例
     
  • 改进的混合灰狼优化与布谷鸟搜索算法(AGWOCS)（MATLAB）
    优质
    本研究提出了一种创新的AGWOCS算法，结合了灰狼优化和布谷鸟搜索的优点，并通过MATLAB实现，旨在提升复杂问题求解效率。 AGWO 是对原始灰狼优化器 (GWO) 的增强版本，由 Mohammed H.Qais 等人提出。在此基础上，我们开发了一种新的混合元启发式算法——基于增强灰狼优化器（AGWO）与布谷鸟搜索（CS），命名为 AGWOCS。相关研究论文已发表于 ISCCC 2021 年会议中。 原始的 AGWO 算法描述可参考其出版物：https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.05.006
     
  • 基于布谷鸟算法的CS优化支持向量机回归算法(SVM)
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    本研究提出了一种结合布谷鸟搜索算法与支持向量机的回归模型，旨在通过优化参数提升SVM的预测性能和准确性。 关于CS部分的书写已经进行了封装，可以通用，并用于其他模型的优化。该资源实例主要用于支持向量机回归算法中的惩罚参数C、损失函数epsilon以及核系数gamma的调参工作。
     
  • 基于天牛须算法的SVM参数优化（Python实现）
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    本研究采用天牛须优化算法对支持向量机(SVM)的参数进行优化，并通过Python编程语言实现了该算法。 1. Python代码 2. 有数据集，可直接运行。
     
  • cuckoo_search.rar_布谷鸟算法_cuckoo_search_优化算法实例
    优质
    本资源为布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search）的应用示例，适用于解决各类优化问题。通过模拟布谷鸟的寄生孵化行为进行迭代寻优。适合科研与学习参考使用。 布谷鸟算法是一种智能优化算法，在解决局部优化问题方面具有一定的学习价值和应用案例。
     
  • 基于布谷鸟搜索算法的CS优化BP神经网络回归预测MATLAB代码
    优质
    本作品提供了一种利用改进的BP神经网络进行回归预测的方法，结合了布谷鸟搜索算法以优化竞争性学习（CS）参数，通过MATLAB实现。 布谷鸟搜索算法（CS）优化BP神经网络预测的MATLAB代码可以直接运行。该程序会生成CS-BP与传统BP方法的结果对比图，并计算RMSE、MAPE、MAE等误差指标，同时打印出两种方法的预测结果对比表。数据集采用EXCEL格式，便于更换和操作。
     
  • 【SVM分类】利用布谷鸟算法优化的SVM数据分类Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的SVM（支持向量机）分类器代码，该代码运用了布谷鸟搜索算法对SVM参数进行优化，以提高分类准确率。适合研究机器学习与模式识别的研究人员和学生参考使用。 基于布谷鸟算法优化实现SVM数据分类的MATLAB源码.zip