Advertisement

支持向量机算法的MATLAB实现：Support Vector Machine

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目致力于探索和支持向量机(SVM)算法在MATLAB环境下的高效实现。通过利用MATLAB强大的数学运算能力和机器学习工具箱，我们实现了SVM用于分类和回归问题，并进行了详细的实验验证与性能分析，以期为用户提供一种便捷的SVM建模方式。 这是 SVM 算法的实现。为此，我使用 CVX 和（将来）通过 SMO 算法解决了双重 L1 正则化和内核化的优化问题。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 支持向量机算法的MATLAB实现：Support Vector Machine
    优质
    本项目致力于探索和支持向量机(SVM)算法在MATLAB环境下的高效实现。通过利用MATLAB强大的数学运算能力和机器学习工具箱，我们实现了SVM用于分类和回归问题，并进行了详细的实验验证与性能分析，以期为用户提供一种便捷的SVM建模方式。 这是 SVM 算法的实现。为此，我使用 CVX 和（将来）通过 SMO 算法解决了双重 L1 正则化和内核化的优化问题。
     
  • 基于MATLAB的Support Vector Machine实现代码
    优质
    本资源提供了一套使用MATLAB语言编写的SVM（支持向量机）算法实现代码，适用于机器学习和数据挖掘领域的研究与应用。 支持向量机Matlab工具箱1.0 使用平台为 Matlab6.5。该工具箱包括了两种分类算法、两种回归算法以及一种一类支持向量机算法： - Main_SVC_C.m：实现C_SVC二类分类算法。 - Main_SVC_Nu.m：实现Nu_SVC二类分类算法。 - Main_SVM_One_Class.m：实现One-Class支持向量机。 - Main_SVR_Epsilon.m：实现Epsilon_SVR回归算法。 - Main_SVR_Nu.m：实现Nu_SVR回归算法。
     
  • 在线支持向量回归（采用高斯核）- Support Vector Regression的MATLAB实现
    优质
    本项目实现了基于MATLAB的在线支持向量回归算法，特别采用了高斯核函数进行复杂模式的学习和预测。该代码为机器学习领域研究提供了便捷工具。 在线学习算法不仅仅适用于分类问题。内核 Adatron 算法的更新规则提供了一种创建优化版本的通用方法。通过使内核 Adatron 算法第一次更新等价于 αi ← αi + ∂W(α)/∂αi，使其成为一种简单的梯度上升算法，并且通过修正来确保满足附加约束条件。 例如，如果我们将相同的方法应用于支持向量回归算法的线性 ε 不敏感损失版本。支持向量机的一个优点是它能够避免在高维特征空间中使用线性函数所带来的困难，并将优化问题转化为对偶凸二次规划问题。 在线回归情况下，损失函数用于惩罚超过某一阈值的误差。这种损失函数通常会导致决策规则具有稀疏表示形式，从而带来显著的算法和表示优势。
     
  • 基于MATLAB的Support Vector Machine回归预测实现
    优质
    本研究利用MATLAB软件实现支持向量机(SVM)回归预测模型，旨在优化SVM参数设置，并通过实例验证其在数据预测中的高效性和准确性。 代码包含详细注解，支持多输出和单输出功能，并且能够读取Excel数据，非常适合初学者学习使用，先到先得！
     
  • 数据分类预测的Support Vector Machine方法及MATLAB实现
    优质
    本研究探讨了支持向量机(SVM)在数据分类预测中的应用，并详细介绍了如何利用MATLAB进行SVM模型的构建与实现。 压缩包内包含完整的程序及数据文件。如果有任何疑问，请随时提问，我会确保您完全掌握相关内容。“如有需要其他相关软件的需求也可以询问我。我是985高校在读博士生，在机器人编程方面有丰富的经验。”
     
  • 基于遗传算法的Support Vector Machine优化
    优质
    本研究采用遗传算法对支持向量机(SVM)进行参数优化，旨在提升SVM模型在分类和回归分析中的性能表现。通过模拟自然选择过程高效搜索最优解，为复杂数据集提供更精确的学习能力。 通过遗传算法优化支持向量机可以有效提高识别率和预测率。
     
  • MATLAB中线性支持向量机算法的实现
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现线性支持向量机(SVM)算法。通过详细的代码示例和解释，读者可以轻松掌握SVM的基础应用及优化技巧。 线性支持向量机（Linear Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习方法，在机器学习领域有着广泛的应用。根据数据集是否可以由一个直线或超平面进行完全分割，我们可以将其分为两类：线性可分和支持向量机与线性不可分的支持向量机。 对于线性可分的情况，即训练样本可以用一条直线（在二维空间中）或者更高维度的超平面来完美地划分成不同的类别。这种情况下支持向量机会找到一个最大化间隔的分割面，并以此来进行分类预测。 当面对的是线性不可分的数据集时，则需要采用软间隔方法或核技巧等策略，以处理数据中的噪声和非线性的分布情况。通过引入松弛变量来允许一些样本点出现在超平面错误的一侧，同时使用不同的函数将原始特征空间映射到一个更高维度的空间中去寻找可能的分割面。 在MATLAB环境下实现支持向量机可以通过调用其内置的支持向量机工具箱（如libsvm）或者编写自定义算法来完成。通过合适的参数调整和模型训练过程，可以有效地应用线性可分和支持向量机构建分类器，并对新的样本进行预测分析。
     
  • Income Data-Based Support Vector Machine Classifier
    优质
    本研究提出了一种基于收入数据的支持向量机分类器，通过优化算法有效提升了模型在金融预测中的准确性和泛化能力。 我们将构建一个支持向量机分类器来预测给定个人的收入阶层，基于14个属性判断其年收入是否超过50,000美元。因此这是一个二元分类问题。我们将使用人口普查收入数据集进行这项工作。
     
  • SVR MATLAB代码下载 - Support Vector Regression：利用支持向量回归实现缺失数据插补
    优质
    本资源提供MATLAB代码用于执行支持向量回归（SVR），旨在解决并演示如何使用该技术进行数据插补，特别是处理含有缺失值的数据集。 在MATLAB中使用LIBSVM（支持向量机库）进行支持向量回归项目的代码下载步骤如下： 1. **安装LIBSVM**：对于Windows系统上的64位MATLAB，预编译的二进制文件已经存在于相应的windows目录下，因此无需单独安装。如果您想重新构建包，请在MATLAB和OCTAVE中使用make.m脚本，只需键入“make”即可生成所需的mex文件。 2. **项目执行步骤**： - 在MATLAB命令行输入`>> make` - 如果上述方法不适用（尤其是对于Windows用户），请尝试通过运行 `mex-setup` 来为 mex 选择合适的编译器。确保您的编译器可访问且可用。 示例操作：在 MATLAB 中执行如下步骤： - 输入 `mex-setup` 设置合适的编译环境 - 接着输入 `make` 开始安装过程
     
  • 基于Java、Python和Matlab的支持向量机算法实现
    优质
    本项目探讨了支持向量机(SVM)在分类与回归任务中的应用，通过Java、Python及Matlab三种编程语言实现了SVM算法，并对比分析了不同环境下的执行效率与准确性。 Java、Python和Matlab三种语言实现SVM算法，可以直接运行查看结果。