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基于CNN-SVM的分类预测（含Matlab完整源码及数据）

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简介：
本项目采用卷积神经网络与支持向量机结合的方法进行分类预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集。 卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)分类预测的Matlab代码要求使用2019及以上版本的软件环境。需要提供完整的源码及数据集。

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  • 基于CNN-SVM的分类预测（含Matlab完整源码及数据）
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    本项目采用卷积神经网络与支持向量机结合的方法进行分类预测，并提供完整的Matlab源代码和相关数据集。 卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)分类预测的Matlab代码要求使用2019及以上版本的软件环境。需要提供完整的源码及数据集。
     
  • 基于MATLAB的CNN-SVM多特征分类预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)，实现图像或信号的多特征高效分类预测，并提供完整代码和实验数据。 MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）。数据为包含12个输入特征的多类别分类问题，分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的SVM多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现支持向量机(SVM)算法进行多特征分类与预测，并提供完整的源代码和相关数据集，适合机器学习研究与应用。 MATLAB实现SVM支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据）：数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以使用记事本打开并复制到文件中。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于Matlab的XGBoost数据分类预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用Matlab实现XGBoost算法进行高效的数据分类与预测，包含详尽注释的源代码和训练数据集，适合机器学习爱好者研究与实践。 多元分类预测使用Matlab中的xgboost（XGBOOST）进行数据分类预测，适用于多特征输入模型的二分类及多分类任务。程序内注释详细，可以直接替换数据后运行。该程序可以生成分类效果图以及混淆矩阵图。
     
  • 基于MATLAB的SVM支持向量机二分类预测（含完整源码及数据）
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现的支持向量机(SVM)算法进行二分类预测项目，包括完整的源代码和所需的数据集。适用于机器学习初学者实践与研究。 使用MATLAB实现支持向量机（SVM）进行二分类预测的完整源码及数据集。该方法采用留一交叉验证，并通过混淆矩阵、准确率、召回率、精度以及F1分数来评估模型性能。数据集包含多个特征，用于区分两类样本。运行环境要求MATLAB 2018b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的WOA-CNN-LSTM数据分类预测及其源码与数据(完整版)
    优质
    本作品介绍一种结合WOA算法优化的CNN-LSTM模型，并利用MATLAB实现该模型的数据分类和预测。提供完整的源代码及数据集，适合深入研究和实践应用。 基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测模型。WOA-CNN-LSTM多特征输入模型用于处理二分类及多分类任务，其优化参数包括学习率、隐含层节点和正则化参数。程序内注释详细，只需替换数据即可使用。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM网络多特征分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB开发，结合CNN与LSTM模型进行多特征分类预测，提供完整的代码和数据集，适用于深度学习研究和应用。 MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）。数据包含15个输入特征，并分为四类。程序乱码可能是由于版本不一致导致，可以用记事本打开并复制到文件中解决此问题。运行环境为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的LSSVM二分类预测实现（含完整源码及数据）
    优质
    本项目利用MATLAB实现LSSVM二分类预测模型，并提供完整源代码和测试数据集，适用于机器学习与模式识别研究。 MATLAB实现LSSVM（最小二乘支持向量机）二分类预测（完整源码和数据）。
     
  • 基于Transformer-SVM的时间序列预测（含Matlab完整源码及数据）
    优质
    本项目提出一种结合Transformer和SVM的方法进行时间序列预测，并提供完整的Matlab源代码及实验数据。适合深入研究与实践应用。 1. 使用Matlab实现Transformer-SVM时间序列预测（包含完整源码及数据）。 2. 输出评价指标包括：MAE、 MAPE、MSE、RMSE 和 R²，适用于 Matlab 2023 及以上版本运行环境。 3. 代码特点为参数化编程方式，便于修改参数；编写思路清晰，并配有详尽注释。 4. 面向对象：计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计项目可使用本代码进行学习或研究。 5. 创作者介绍：机器学习之心（博主），博客专家认证，专注于机器学习与深度学习领域的内容创作，在2023年被评为“博客之星”TOP 50。主要工作内容为时序分析、回归模型建立、分类算法开发及聚类和降维技术等程序设计案例研究。 6. 创作者在Matlab和Python的算法仿真方面拥有八年工作经验，如有更多关于仿真实验源码或数据集定制的需求，请直接联系创作者。
     
  • 基于MATLAB的CNN卷积神经网络多特征分类预测（含完整源码及数据）
    优质
    本项目采用MATLAB实现CNN模型，用于多特征分类预测，并提供完整的源代码和数据集，方便学习与研究。 使用MATLAB实现CNN卷积神经网络进行多特征分类预测的数据集包含15个输入特征，并分为四类。运行环境要求为MATLAB 2018b及以上版本，CNN的基本结构包括输入层、卷积层、池化层（也称为取样层）、全连接层及输出层。