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基于CNN-SVM的多特征二分类预测(Matlab 2019及以上版本)，含代码实现

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简介：
本项目采用CNN与SVM结合的方法，在Matlab 2019及以上版本中实现多特征的二分类预测，包含详细代码及注释。 基于卷积神经网络-支持向量机（CNN-SVM）的分类预测代码适用于MATLAB 2019及以上版本。该程序实现多特征输入单输出的二分类及多分类模型，注释详细便于理解，只需替换数据即可运行。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。

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  • 基于CNN-SVM的多特征二分类预测(Matlab 2019及以上版本)，含代码实现
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    本项目采用CNN与SVM结合的方法，在Matlab 2019及以上版本中实现多特征的二分类预测，包含详细代码及注释。 基于卷积神经网络-支持向量机（CNN-SVM）的分类预测代码适用于MATLAB 2019及以上版本。该程序实现多特征输入单输出的二分类及多分类模型，注释详细便于理解，只需替换数据即可运行。此外，程序能够生成分类效果图、迭代优化图和混淆矩阵图。
     
  • 基于CNN-LSTM的分类预测(Matlab代码, 适用于2019及以上版本)，多特征输入单输出二分类问题
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    本项目提供了一套基于CNN与LSTM结合的深度学习模型，用于解决复杂时间序列数据中的多特征输入和单输出二分类任务。通过Matlab实现，适用于R2019及以上版本。该代码集成了先进的图像识别技术和循环神经网络的优势，能够有效处理大规模、高维度的数据集，在模式识别与预测分析领域具有广泛的应用前景。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）的分类预测模型，适用于2019及以上版本的MATLAB环境。该代码支持多特征输入单输出的二分类及多分类任务，并包含详细的程序注释，便于直接替换数据使用。此外，程序能够生成分类效果、迭代优化和混淆矩阵等图表以辅助分析与评估。
     
  • 基于MATLAB的CNN-SVM多特征分类预测（含完整源码及数据）
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    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）
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    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PCA与SVM的多特征分类预测方法及Matlab实现(含源码和数据)
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    本研究提出了一种结合主成分分析（PCA）和支撑向量机（SVM）的多特征分类预测方法，并提供了详细的MATLAB实现代码和实验数据。 1. 本项目使用Matlab实现PCA-SVM（主成分分析与支持向量机结合）进行多特征分类预测，数据集为Excel格式，主要程序文件名为main。 2. 运行环境要求：MATLAB版本需在R2018及以上。 3. 多维度输入的数据首先通过PCA降维处理后，再输入到支持向量机模型中实现分类预测功能。该方法适用于二分类和多分类问题的解决。 4. 代码设计特点包括参数化编程方式、易于调整的参数设置以及清晰易懂的注释说明。 5. 创作者简介：机器学习之心是一位专注于机器学习领域的博主，擅长于时序分析、回归预测、分类识别、聚类分析和降维处理等算法的设计与案例研究。拥有超过8年的Matlab及Python编程仿真经验，专长在于机器学习和深度学习领域内的程序开发工作。
     
  • 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CNN-SVM的回归预测模型及MATLAB实现（需2019及以上版本），含多变量输入与评估指标
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    本文提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的新型回归预测模型，并提供了在MATLAB 2019及以上版本中的具体实现方法。该模型能够有效处理多变量输入数据，同时给出详细的性能评估指标。 基于卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)回归预测的多变量输入模型在MATLAB中的实现（要求使用2019及以上版本）。该代码包含多种评价指标，如R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。代码质量高，便于学习和替换数据。
     
  • 基于贝叶斯优化的长短期记忆网络(Bayes-LSTM)分类预测，适用于MATLAB 2019及以上版本，多特征输入单输出二分类问题的代码实现
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    简介：本项目提供基于贝叶斯优化的长短期记忆网络（Bayes-LSTM）模型在MATLAB 2019及以上版本中的实现代码，适用于处理复杂时序数据的多特征输入与单输出二分类预测任务。 基于贝叶斯优化的长短期记忆网络（Bayes-LSTM）分类预测方法，在MATLAB 2019及以上版本中的实现代码。该程序支持多特征输入下的二分类及多分类模型，适用于直接替换数据后运行使用的情况。程序内部包含详细的注释说明，并能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图等输出结果。
     
  • 基于Matlab的逻辑回归多特征分类预测实现（含完整代码及数据）
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    本项目使用MATLAB实现了逻辑回归算法，用于处理多个特征的数据集分类预测问题，并提供了完整的源代码和测试数据。 使用Matlab实现基于逻辑回归的多特征分类预测功能，包括二分类及多分类模型（附完整程序和数据）。该程序能够处理多个输入特征，并将结果分为四类。运行环境要求为Matlab 2018及以上版本。此项目基于逻辑回归算法开发。