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支持向量机与交叉验证

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简介：
简介：支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，用于分类和回归分析。交叉验证技术能有效评估SVM模型性能并优化参数选择。 在支持向量机（SVM）参数设置过程中可以使用交叉验证法，并结合网格搜索进行优化。

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  • 支持向量机与交叉验证
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    简介：支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，用于分类和回归分析。交叉验证技术能有效评估SVM模型性能并优化参数选择。 在支持向量机（SVM）参数设置过程中可以使用交叉验证法，并结合网格搜索进行优化。
     
  • SVR支持向量机与交叉验证的应用_cross validation_svr交叉验证_交叉验证回归
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    本文探讨了支持向量机（SVR）在回归分析中的应用，并详细介绍了交叉验证技术如何优化模型参数选择，提升预测准确性。 交叉验证及带例子的支持向量机回归代码的修改版本可以使用。
     
  • 支持向量机SVM与支持向量回归SVR算法集合（已验证有效）
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    本资料集包含了经验证有效的支持向量机(SVM)及支持向量回归(SVR)算法实现，适用于机器学习领域的研究和应用。 适合初学者学习的SVM、SVR工具箱包含了两种分类算法和两种回归算法，以及一种一类支持向量机算法： 1. Main_SVC_C.m --- C_SVC 二类分类算法 2. Main_SVC_Nu.m --- Nu_SVC 二类分类算法 3. Main_SVM_One_Class.m --- One-Class 支持向量机 4. Main_SVR_Epsilon.m --- Epsilon_SVR 回归算法 5. Main_SVR_Nu.m --- Nu_SVR 回归算法 另外，目录下以Main_开头的文件是主程序文件，可以直接运行。所有程序在Matlab6.5环境中调试通过，在其他版本中可能无法保证正常运行。
     
  • fashionmnist_SVM_支持向量机实验_
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    本实验采用Fashion MNIST数据集，运用支持向量机(SVM)进行图像分类研究，探索SVM在时尚物品识别中的应用效果。 在Fashion MNIST数据集上进行SVM分类及参数调整。
     
  • 支持向量机(SVM)的多分类预测及k折交叉验证(含完整代码和数据)
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    本项目探讨了利用支持向量机（SVM）进行多分类预测，并采用k折交叉验证优化模型。文档中提供了详尽的Python代码与相关数据集，便于读者理解和实践。 基于MATLAB编程的SVM多分类预测代码完整且包含数据及详细注释，方便扩展应用。如需进一步创新或进行修改，请联系博主。本科及以上学历者可下载此代码并用于实际应用或进一步开发研究。若发现内容与需求不完全匹配，亦可通过联系博主获取更多帮助和扩展支持。
     
  • 超球面支持向量机.rar_支持向量机_球支持向量机_超球_超球向量机_超球支持向量机
    优质
    本资源介绍了一种先进的机器学习技术——超球面支持向量机，结合了传统支持向量机、球支持向量机的优点，适用于复杂数据分类和回归分析。 超球支持向量机可以用于一次分类、二次分类和支持向量机回归。
     
  • 使用K折交叉验证的MATLAB支持向量机回归预测程序，通过N折交叉验证确定参数C和g；主程序包含详细注释
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    本简介提供了一个利用MATLAB编写的SVM回归预测程序，采用K折交叉验证技术来优化参数C与g的选择，并且在主程序中加入了详尽的代码说明。 基于k折交叉验证的支持向量机回归预测的MATLAB程序采用n折交叉验证来确定损失参数C与核参数g，并且代码注释详细清楚。主函数main负责读取EXCEL数据，也可以使用其他自定义的数据集，方便易用。
     
  • _PLS 交叉验证_K折PLS交叉验证
    优质
    本资源提供了K折部分最小二乘法（PLS）交叉验证的实现代码，通过将数据集划分为K个子集进行模型训练与评估，以优化回归分析中的模型选择和参数调整。 请使用交叉验证，并可以自行设定K折交叉验证。
     
  • MATLAB_LS_SVM.rar_SVM回归_LSSVM_支持向量机_支持向量回归
    优质
    本资源包提供MATLAB实现的支持向量机(SVM)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)代码，涵盖SVM及LS-SVM回归应用。适用于机器学习研究和实践。 最小二乘支持向量机用于多元非线性回归分析及非线性拟合与预测。
     
  • 支持向量机分类实验（实验5）.doc
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    本文档为《支持向量机分类实验》报告，是系列实验中的第五部分。内容涵盖支持向量机原理及应用，并通过具体实例展示其分类能力。 1. 掌握支持向量机的原理。 2. 能够理解支持向量机分类算法。 3. 熟练运用sklearn库中的支持向量机分类算法。