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基于SVM的回归预测Matlab代码-LinkPrediction: 代码M.Zhang, Y. Chen, Weisfeiler-Lehman...

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简介：
该文基于SVM的回归预测方法应用于链接预测问题，并提供在MATLAB环境下的具体实现代码，引用文献为M.Zhang等人的Weisfeiler-Lehman图同构滤波。 Weisfeiler-Lehman神经机器（WLNM）是一种基于子图的链接预测方法，该方法利用深度学习自动学习图结构特征，以便根据链接的封闭子图进行链接预测。有关更多信息，请参见文章：Zhang M和Y. Chen，《Weisfeiler-Lehman神经机器用于链路预测》，ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘会议（KDD-17）。要在MATLAB中运行Main.m以执行链接预测实验，您需要安装liblinear，并将.mat数据保存为libsvm格式以便Torch可以读取它们。具体步骤如下： ``` cd software/ wget http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear.tar.gz tar xvzf liblinear.tar.gz cd ```

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  • 基于SVM的回归预测Matlab代码-LinkPrediction: 代码M.Zhang, Y. Chen, Weisfeiler-Lehman...
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    该文基于SVM的回归预测方法应用于链接预测问题，并提供在MATLAB环境下的具体实现代码，引用文献为M.Zhang等人的Weisfeiler-Lehman图同构滤波。 Weisfeiler-Lehman神经机器（WLNM）是一种基于子图的链接预测方法，该方法利用深度学习自动学习图结构特征，以便根据链接的封闭子图进行链接预测。有关更多信息，请参见文章：Zhang M和Y. Chen，《Weisfeiler-Lehman神经机器用于链路预测》，ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘会议（KDD-17）。要在MATLAB中运行Main.m以执行链接预测实验，您需要安装liblinear，并将.mat数据保存为libsvm格式以便Torch可以读取它们。具体步骤如下： ``` cd software/ wget http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear.tar.gz tar xvzf liblinear.tar.gz cd ```
     
  • BP-SVM-ELM回归预测代码.zip
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    本资源提供BP-SVM-ELM混合模型用于回归预测问题的Python或MATLAB实现代码，适用于学术研究和工程应用。包含详尽的数据预处理及模型训练流程。 本段落介绍了使用MATLAB进行BP神经网络、SVM支持向量机以及ELM极限学习机的三种对比实验代码，这些实验用于回归预测，并包含内含测试数据。
     
  • 基于麻雀搜索算法的SVM回归预测MATLAB代码优化
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    本研究利用麻雀搜索算法优化支持向量机(SVM)参数，提升其在回归预测中的性能，并提供了相应的MATLAB实现代码。 麻雀搜索算法优化支持向量机回归预测的MATLAB代码可以直接运行EXCEL形式的数据集，并且可以方便地更换数据。如果在使用过程中遇到问题，请在评论区留言。
     
  • 基于遗传算法的SVM数据回归预测优化(Matlab代码)
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    本研究运用遗传算法优化支持向量机(SVM)参数，实现数据回归预测，并提供相应的Matlab代码。 基于遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)的数据回归预测方法可以通过Matlab代码实现。这种方法结合了遗传算法的全局搜索能力和支持向量机在小样本下的高效学习能力，适用于复杂数据集的回归分析与预测任务。通过编写相应的GA-SVM模型训练和测试代码，可以有效地优化SVM参数，并提高模型对于未知数据的泛化性能及预测精度。
     
  • 基于LSSVM的回归预测Matlab代码改编
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    本简介提供了一段使用MatLab编程语言实现的基于最小二乘支持向量机(LSSVM)进行回归预测的代码改编说明。该代码适用于数据分析与建模，特别是在非线性回归问题上的应用。 改编了LSSVM，使其更易于使用，并附有指导说明的示例代码。可以直接运行该代码，也可以根据实际情况进行适当修改。
     
  • lightGBM回归预测的代码
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    本段代码实现使用LightGBM算法进行回归预测。通过构建训练模型并对数据集进行拟合，以达到高效准确地预测连续值目标变量的目的。 lightGBM回归预测代码可以用于实现高效的机器学习模型训练与评估过程。该方法基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT），但通过优化算法提升了传统GBDT的运行效率，适用于处理大规模数据集上的回归问题。 在编写和使用此类代码时，请确保安装了lightgbm库，并且已经准备好用于建模的数据集。首先需要对原始数据进行预处理工作，包括缺失值填充、特征选择以及类别变量编码等步骤；然后定义模型参数并训练模型；最后利用测试集评估预测性能。 为了更好地理解和应用此代码，在实践中可以尝试调整不同超参数组合以优化结果，并探索不同的特征工程技术来提高模型的泛化能力。
     
  • 基于MATLAB的极限学习机回归预测代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的极限学习机（ELM）算法代码，专注于回归问题的预测分析。适合于机器学习研究与工程应用，支持快速模型训练及高效预测。 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种高效的人工神经网络算法，在机器学习领域被广泛应用，尤其是在回归预测任务中表现出色。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，非常适合进行数据分析与建模工作。在这个压缩包中，你可以找到一个实现了极限学习机回归预测的MATLAB代码，并可以直接运行和测试。 ELM的核心思想是通过随机初始化隐藏层神经元权重，在训练过程中一次性求解输出层权重，从而避免了传统神经网络中的梯度下降过程，大大提高了学习速度。在MATLAB代码中，这通常会通过矩阵运算来实现，利用其并行计算能力处理大数据集。 描述中提到的数据集是EXCEL格式的文件。你需要先将数据导入MATLAB。你可以使用readtable函数轻松读取Excel文件并将数据转换为结构化表格。在进行回归预测前，请确保对数据进行了适当的预处理，包括清洗、缺失值处理和异常值检测等步骤。 执行代码时可能会遇到一些问题，例如：数据导入错误、模型训练失败或预测结果不准确等问题。如果遇到这些问题，建议首先检查是否正确地导入了数据，并确认代码参数设置合理。查看MATLAB的错误信息有助于定位问题所在。 评估回归模型性能常用指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）以及决定系数（R²）。通过比较这些指标在训练集和测试集上的表现，可以判断模型的泛化能力。此外还可以尝试调整极限学习机的超参数如隐藏神经元数量等以优化预测效果。 实际应用中，ELM可用于金融市场的预测、电力消耗预测及天气预报等领域。结合MATLAB的强大功能，你可以进一步扩展代码实现集成到更大的数据分析流程或与其他机器学习模型进行比较来确定最佳解决方案。 该压缩包提供的MATLAB代码为你提供了一个快速开始极限学习机回归预测的起点。通过学习和理解这个代码，不仅能掌握ELM的基本原理还能提升在MATLAB环境下的数据分析与建模技能，并且可以借助社区的帮助解决可能出现的问题以促进你的研究进展。
     
  • 基于粒子群优化的SVM回归预测及Matlab源码
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    本研究运用粒子群优化算法对支持向量机(SVM)进行参数调优，并应用于回归预测问题。提供相关Matlab实现代码，以验证方法的有效性。 粒子群算法结合优化支持向量机SVM以及回归预测SVR的Matlab源代码。
     
  • 基于MATLAB的SVM数据回归预测分析
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    本研究运用MATLAB平台进行支持向量机(SVM)的数据回归预测分析，旨在探索SVM在复杂数据集上的应用效果及其优化策略。 1. 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1PB4y167et/?vd_source=cf212b6ac033705686666be12f69c448 2. 使用Matlab实现支持向量机的数据回归预测，包含完整源码和数据。 3. 实现多变量输入、单变量输出的回归预测功能。 4. 评价指标包括：R²、MAE、MSE、RMSE。 5. 提供拟合效果图和散点图展示结果。 6. 使用Excel进行数据分析（推荐使用2018B及以上版本）。 7. 实现中采用Libsvm工具箱，无需安装即可直接运行。仅适用于Windows 64位系统。
     
  • Matlab中的SVM分类和回归代码
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    本资源提供详细的MATLAB代码示例，涵盖支持向量机（SVM）在分类与回归任务中的应用。适合机器学习初学者深入理解SVM原理并实践其算法。 SVM分类与回归的MATLAB代码可以用于实现支持向量机在数据分类及预测连续值问题中的应用。这类代码通常包括训练模型、测试模型以及调整参数等功能模块，能够帮助研究人员或工程师快速进行实验并优化算法性能。对于需要使用这些技术解决实际问题的人来说，理解和掌握相关代码是非常重要的。