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SVM回归，用于实现支持向量机（SVM
）回归拟合的问题。可以用来做一些短期的预测，如短期负荷预测。-svm regression, used to implement support vector machine (SVM
) Regression fitting problems. Can be used to do some short-term forecasts, such as short-term load forecasting.
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svm 回归聚类函数包课用于支持向量机回归于分类-svm regression clustering function package
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基于支持向量机回归的LS-SVM的matlab源码-Based on Support Vector Machine LS-SVM regression in matlab source
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支持向量机用于对样本数据或函数的回归预测，此文件源码是用C#编写的 可以在Matlab环境下实现-Support vector machine is used to sample data or the regression function, the file C# source code is written in the Matlab environment to achieve
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四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。MATLAB编写-Four types of support vector machine SVM toolbox classification and regression algorithm. MATLAB prepared
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用支持向量机(SVM)实现分类与函数回归的源代码。内有实例，依湖芦画瓢即可。-Using support vector machine (SVM) classification and function to achieve the reunification of the source code. There are examples, according to Lake Lo paintings can ladle.
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用MATLAB编写的分类回归程序，通用。并给出了实例对分类效果进行检验。-MATLAB prepared using classification and regression procedures, General. And give examples of the classification results from such a test.
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基于支持向量机（SVM）回归的MATLAB演示程序-Based on support vector machine (SVM) regression of the MATLAB demo
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svm Main_SVR_Epsilon 用于svm回归的 在matlab中运用 -svm regression svm Main_SVR_Epsilon for use in matlab
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是一種線性方成的分類器。SVM透過統計的方式將雜亂的資料以NN的方式分成兩類，以便處理。LIBLINEAR is a linear classifier for data with millions of instances and features. It supports L2-regularized logistic regression (LR), L2-loss linear SVM, and L1-loss linear SVM. -Main features of LIBLINEA
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统计学习理论中提出的支撑向量机回归(SVR)遵循了结构风险最小化原则,从而避免了一味追求经验风险最小化带来的弊端-Statistical learning theory proposed by the support vector machine regression (SVR) to follow the structural risk minimization principle, thus avoiding the blind pursuit of Empirical Risk Minim
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In kernel ridge regression we have seen the final solution was not sparse in the variables ® .
We will now formulate a regression method that is sparse, i.e. it has the concept of support
vectors that determine the solution.
The thing to not
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应用SVM于分类和回归上，文件中附有Matlab源码。-Support Vector Machines for
Classification and Regression
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SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
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优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
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支持向量机是一种新的回归方法，特别适用于非线性，改程序实现了支持向量机非线性回归-surport vector machine to non-linear regression
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SVM向量机MATLAB编程实例，其中涵盖了one-against-one、one-against-all分类，回归等功能-Vector machine SVM MATLAB programming examples, which covers the one-against-one, one-against-all classification, regression and other functions
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基于支持向量机和模糊系统的机器学习方法及其应用研究 文档 写的很好-SVM Fuzzy SYSTEM
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。-SVM and BP neural networks, although non-linear regr
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K-近邻支持向量机回归，工具箱，全程Matlab-K-Support Vector machine Matlab， This function process the SVM regression model using a linear epsilon insensitive cost
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