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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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主要叙述在matlab环境下熟悉对svm的操作以及svm的主要特性包括分类和回归-The main narrative in the matlab environment familiar with the operation of the SVM and the main features include SVM classification and regression
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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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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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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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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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SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测。
基于matlab的.m文件-SVM Regression analysis of the neural network--- permit opening index forecast. Matlab-based m file
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libsvm回归算法使用源码与数据，使用matlab语言实现(The libsvm regression algorithm uses the source code and the data, and uses the MATLAB language to implement)
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基于支持向量机SVM原理，引入惩罚系数，在libsvm3.14安装包基础上实现了支持向量回归matlab编程(Based on the SVM principle of support vector machine, the penalty coefficient is introduced, and support vector regression matlab programming is implemented on the basis of libsvm3.14 installatio
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在matlab中的代码，SVM进行心脏病分类，很基本的回归和分类样例(The code in MATLAB, SVM for heart disease classification, very basic regression and classification examples)
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SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。
支持向量机方法是在后来提出的
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