- 博客(445)
- 资源 (1)
- 问答 (3)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 【Sklearn】基于随机梯度下降算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
SGD分类器是基于线性模型的分类器，它使用随机梯度下降优化算法来训练模型参数，以最小化损失函数。随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种优化算法，用于训练模型的参数以最小化损失函数。为了减少噪声的影响，通常可以引入一些调整，如动量和学习率衰减。SGD优化算法的目标是最小化损失函数，通过迭代更新权重和截距来实现。需要注意的是，SGD分类器可以用于多类别分类问题，也可以与其他技术（如正则化和学习率调整）结合使用以提高性能。是损失函数关于权重和截距的梯度。
2023-08-15 14:19:34
1749
4
原创 【Sklearn】基于线性判别法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的模式识别和分类方法，它的目标是找到一个投影，将数据投影到低维空间，使得不同类别的样本在投影后的空间中有最大的类别间距，同时最小化类内方差。我们的目标是找到一个投影方向（一个长度为d的权重向量w），使得在这个方向上的投影可以最大化类别间的差异，最小化类内的方差。为了找到最佳的投影方向，我们需要求解该目标函数的最大值。LDA将样本投影到最佳投影方向上，并根据投影值进行分类，以实现对新样本的分类预测。
2023-08-15 11:26:53
835
原创 【Sklearn】基于AdaBoost算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
总之，AdaBoost通过多轮迭代，逐步调整样本权重和弱分类器的权重，使得模型更关注被错误分类的样本，从而构建一个强分类器。弱分类器的权重取决于其在分类中的表现，分类错误的样本会被赋予更高的权重，以便下一轮的分类器更关注这些错误分类的样本。AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。对所有弱分类器的加权组合进行预测，即。初始时，每个样本的权重相等，即 () 是最终的分类器预测结果，() 是样本的真实标签，(设置了学习率为0.1，
2023-08-15 10:45:14
1496
原创 【Sklearn】基于梯度提升树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
每次迭代都会给新的弱学习器分配一个权重，最终的预测结果是所有弱学习器的加权组合。迭代地训练多个弱学习器，每个弱学习器都试图拟合上一个弱学习器的残差（预测误差），从而将模型逐步改进。初始化时，可以用一个简单的模型来进行预测，然后逐步改进模型，减小预测误差。梯度提升树通过逐步优化模型的预测值，将多个弱学习器组合成一个强学习器，从而在解决分类和回归问题时取得较好的性能。在每一轮迭代中，计算每个样本点的负梯度，即损失函数关于模型预测的梯度的负值。更新模型的预测值，将当前弱学习器的预测结果与之前的预测结果相加。
2023-08-15 10:35:41
1002
原创 【Sklearn】基于多层感知器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
它包含输入层、若干个隐藏层和输出层，每个神经元都与前一层的所有神经元连接，而隐藏层和输出层的神经元通过权重进行连接。在这个例子中，创建了一个包含一个100个神经元的隐藏层和一个包含50个神经元的隐藏层的多层感知器模型。通过一系列权重和激活函数的计算，将输入层的特征转化为更高层次的表示。通过计算损失函数关于权重的梯度，然后使用梯度下降优化方法来更新权重，使损失函数减小。最后一个隐藏层连接到输出层，输出层的神经元表示不同的类别或预测值。)，隐藏层神经元的权重为 ()，输出层神经元的权重为 (
2023-08-15 10:20:25
3045
原创 【Sklearn】基于最中心分类器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
它是一种基于类别中心的分类方法，适用于线性可分问题。其基本思想是将每个类别的样本特征取平均，得到每个类别的中心点，然后将待分类样本与这些中心点进行距离比较，将其分配给距离最近的类别。虽然最近中心分类器简单，但在某些情况下，它可以表现得非常好。在实际应用中，您可以根据数据集的特点选择最适合的分类方法。类在Scikit-Learn中没有太多的参数可以调整，它主要用于简单的最近中心分类任务。此外，为了减少特征的影响，最近中心分类器还可以引入一个收缩参数，将各个特征的权重进行缩减，从而更关注对分类有用的特征。
2023-08-14 19:19:35
642
原创 【Sklearn】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
在实际应用中，还需要根据具体问题选择合适的距离度量、权重等参数，以及处理距离相等的情况等。根据这K个最近邻居的标签，预测测试数据点的标签。对于分类任务，可以通过多数表决的方式，即选择K个邻居中出现最多次的标签作为预测标签。对于分类任务，根据最近邻居的标签进行多数表决，选择出现次数最多的标签作为测试数据点的预测标签。从训练数据集中选择K个与测试数据点距离最近的数据点，这些数据点就是测试数据点的“最近邻居”。计算测试数据点与训练数据集中每个点之间的距离，使用所选择的距离度量（如欧氏距离）。
2023-08-14 19:14:41
714
原创 【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
朴素贝叶斯分类器通过计算每个类别的后验概率来进行分类决策，选择具有最大后验概率的类别作为预测结果。虽然朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，在实际应用中仍然表现良好，并且具有较快的训练和预测速度。朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立，即给定类别的情况下，特征之间没有关联。在朴素贝叶斯分类中，我们使用贝叶斯定理来计算后验概率。在朴素贝叶斯分类中，我们需要计算条件概率，主要有两种类型：离散型特征和连续型特征。用于稳定计算，避免概率为零的情况。类是朴素贝叶斯分类器的一种实现，用于处理连续型特征。
2023-08-14 18:57:17
1709
原创 【Sklearn】基于随机森林算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
随机森林的主要思想是构建一个“森林”，其中每棵树都是一个分类器，而每个分类器都在随机的数据子集上进行训练。在预测时，通过对多个决策树的预测结果进行综合，提高了模型的准确性和稳定性。随机森林的数学模型是由多个决策树组成的集合，每个决策树都是一个独立的分类器或回归器。总之，随机森林通过构建多个独立的决策树，并对它们的预测结果进行综合，从而创建了一个强大的集成模型，适用于分类和回归任务。对于每个样本和每个决策树，使用随机抽样的训练数据和随机选择的特征进行训练，得到多棵独立的决策树。默认为0，不显示输出。
2023-08-14 18:24:05
1732
原创 【Sklearn】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
决策树的基本思想是从根节点开始，通过一系列的节点和分支，根据不同特征的取值将数据集划分成不同的子集，直到达到叶节点，然后将每个叶节点分配到一个类别或预测值。在数学上，决策树可以表示为一个树状结构，其中每个节点表示一个特征的划分，每个分支代表一个特征取值的分支。在决策树的训练过程中，我们寻找最优的划分特征和划分阈值，以最大程度地减少不纯度（或最大程度地增加信息增益、降低基尼指数等）。总之，决策树通过递归地选择最佳特征和阈值，将数据集划分为多个子集，最终形成一个树状结构的模型，用于分类或回归预测。
2023-08-14 18:00:56
1580
原创 【Sklearn】基于支持向量机算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归的监督学习算法，其基本思想是在特征空间中找到一个能够最大化分类间隔（Margin）的超平面，从而将不同类别的样本正确分类。总之，SVM通过找到一个最大化分类间隔的超平面，利用支持向量和核函数等方法，实现了对线性和非线性分类问题的有效解决。正则化参数，控制了决策边界的平衡，较小的值会使模型倾向于更大的边界，较大的值会使模型尽量正确分类每个样本。核函数的独立项，在’poly’和’sigmoid’核函数中使用。
2023-08-14 17:28:36
2289
原创 【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
它的基本原理是通过建立一个线性模型，然后将线性输出映射到一个概率值，最终将这个概率值转换成二分类的预测结果。不同的参数组合可能会对模型的性能产生不同的影响，因此在选择参数时可以尝试不同的组合，并根据交叉验证等方法来选择最佳的参数设置。总之，逻辑回归通过线性模型和Sigmoid函数将特征映射到概率值，然后通过优化算法来调整模型参数，使得概率预测尽可能地与实际标签一致，从而实现对样本的分类预测。优化算法，可以是 “newton-cg”、“lbfgs”、“liblinear”、“sag” 或 “saga”。
2023-08-14 17:18:51
1181
原创 【参考答案】2023年“研究生科研素养提升”系列公益讲座
答案解析：二次文献又称二级次文献，是对一次文献进行加工整理后的产物，即对无序的一次文献的外部特征如题名、作者、出处等进行著录，或将其内容压缩成简介、提要或文摘，并按照一定的学科或专业加以有序化而形成的文献形式，如目录、文摘杂志（包括简介式检索刊物）等。答案解析：二次文献又称二级次文献，是对一次文献进行加工整理后的产物，即对无序的一次文献的外部特征如题名、作者、出处等进行著录，或将其内容压缩成简介、提要或文摘，并按照一定的学科或专业加以有序化而形成的文献形式，如目录、文摘杂志（包括简介式检索刊物）等。
2023-08-14 11:01:25
17092
原创 【Pytroch】基于支持向量机算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
在PyTorch中，你可以定义一个支持向量机模型作为一个线性模型，例如使用。
2023-08-13 18:51:00
1048
原创 【Pytroch】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
它的核心思想是基于已有的训练数据，通过测量样本之间的距离来进行分类预测。总结起来，K最近邻算法的基本原理是通过测量样本之间的距离来进行分类预测。对于回归问题，选择K个样本的标签的平均值作为预测结果。计算距离：对于每个待预测的样本，计算它与训练数据集中每个样本的距离。：计算完待预测样本与所有训练样本的距离后，我们将距离按照从小到大的顺序排序。个样本中每个类别出现的次数，然后选择出现次数最多的类别作为预测结果。排序与选择：将计算得到的距离按照从小到大的顺序进行排序，并选择距离最近的K个样本。
2023-08-13 17:45:59
541
原创 【Matlab】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测
BP神经网络是一种前向人工神经网络，由输入层、若干隐藏层和输出层组成。它通过前向传播计算输出，并通过反向传播算法来更新权重和偏置，以最小化预测值与真实值之间的误差。BP神经网络在数据分类预测问题中可以用于拟合非线性函数，并通过梯度下降法进行参数优化。
2023-07-27 10:01:39
331
原创 【Matlab】基于长短期记忆网络的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
LSTM是一种特殊的RNN，设计用来解决传统RNN在处理长序列时容易出现梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM引入了称为“细胞状态”（Cell State）的概念，并通过门控单元来控制信息的流动。LSTM有三个门控单元：输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate），它们通过学习来控制细胞状态的读写和输出。
2023-07-26 19:11:55
744
原创 【Matlab】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
BP神经网络是一种前向人工神经网络，由输入层、若干隐藏层和输出层组成。它通过前向传播计算输出，并通过反向传播算法来更新权重和偏置，以最小化预测值与真实值之间的误差。BP神经网络在时间序列预测问题中可以用于拟合非线性函数，并通过梯度下降法进行参数优化。
2023-07-26 18:58:17
768
1
原创 【Matlab】基于粒子群优化算法优化BP神经网络的数据回归预测（Excel可直接替换数据）
BP神经网络是一种前向人工神经网络，由输入层、若干隐藏层和输出层组成。它通过前向传播计算输出，并通过反向传播算法来更新权重和偏置，以最小化预测值与真实值之间的误差。BP神经网络在回归问题中可以用于拟合非线性函数，并通过梯度下降法进行参数优化。
2023-07-26 18:18:48
1113
原创 【Matlab】基于长短期记忆网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
在定义LSTM模型时，可以设置多个LSTM层，每一层都有一定数量的LSTM单元。增加更多的LSTM层和单元数可以增加模型的复杂性和表达能力，但也可能导致过拟合问题，需要根据具体问题进行调整。最后一层通常是一个全连接层，用于将LSTM层的输出映射为预测值。
2023-07-26 15:39:03
991
2
原创 【Matlab】基于长短期记忆网络的数据回归预测（Excel可直接替换数据）
LSTM是一种具有长期记忆和遗忘机制的循环神经网络。相比传统的RNN，LSTM可以更好地捕捉长期依赖关系，因此在处理时间序列数据时更为有效。LSTM单元包含三个关键的门控：输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）和输出门（Output Gate），它们负责控制信息的输入、遗忘和输出。
2023-07-26 15:07:33
817
原创 【Matlab】基于BP神经网络的数据回归预测新数据（Excel可直接替换数据）
在这种预测中，BP神经网络通过前向传播和反向传播算法自动学习输入数据与输出之间的映射关系，并能够在新的输入数据上进行预测。一旦BP神经网络完成训练，并获得了最优的权重和偏置，它就可以用于预测新的、未见过的输入数据。通过前向传播，网络可以将新的输入数据映射为相应的输出值，从而实现数据回归预测的目标。通过前向传播，网络可以将新的输入数据映射为相应的输出值，从而实现数据回归预测的目标。通过前向传播和反向传播算法，BP神经网络能够自动学习输入数据与输出之间的映射关系，从而实现在新数据上的回归预测。
2023-07-26 11:13:24
1166
原创 【Matlab】基于卷积神经网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
总结：基于卷积神经网络的时间序列预测利用一维卷积层来提取时间序列中的特征，通过池化层降低特征图的维度，然后通过全连接层实现时间序列的预测。与传统的时间序列预测方法相比，CNN能够自动提取输入时间序列中的相关特征，从而实现更准确的预测。通过卷积操作和池化操作，CNN能够自动从原始时间序列数据中提取有用的特征，并使用全连接层实现时间序列的预测。然而，在时间序列预测中，我们可以将时间序列视为一维的信号序列，并应用一维卷积操作。在经过卷积层和池化层后，可以将特征图展平成一个向量，并通过全连接层进行时间序列的预测。
2023-07-26 10:32:27
923
原创 【Matlab】基于卷积神经网络的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
在这种预测中，CNN通过卷积和池化操作来自动提取输入数据的特征，并通过全连接层进行分类预测。卷积层是CNN的核心组件。卷积操作可以看作是滑动窗口在输入数据上的运算，通过一组可学习的卷积核（或滤波器）与输入数据进行卷积运算，从而生成特征图（Feature Map）。通过卷积和池化操作，CNN能够自动从原始数据中提取有用的特征，并使用全连接层和Softmax函数实现对不同类别的分类预测。通过卷积和池化操作，CNN能够自动从原始数据中提取有用的特征，并使用全连接层和Softmax函数实现对不同类别的分类预测。
2023-07-26 10:26:35
918
原创 【Matlab】基于卷积神经网络的数据回归预测（Excel可直接替换数据）)
总结：基于卷积神经网络的数据回归预测通过卷积层提取输入数据的特征，通过池化层减少特征图维度，最后通过全连接层实现对输出值的预测。在这种预测中，我们使用卷积层来自动学习输入数据中的特征，并通过回归层预测输出值。卷积操作可以看作是滑动窗口在输入数据上的运算，通过一组可学习的卷积核（或滤波器）与输入数据进行卷积运算，从而生成特征图（Feature Map）。实际中，卷积神经网络可能有更复杂的结构，包含多个卷积层、池化层和全连接层，以更好地处理复杂的数据和任务。最大池化操作将池化区域内的最大值作为池化后的输出。
2023-07-26 10:15:58
1363
原创 【Matlab】基于BP神经网络的多输出数据回归预测（Excel可直接替换数据）
我们需要同时预测多个相关的输出值。基于BP（Backpropagation）神经网络的多输出数据回归预测，是一种常见的机器学习方法，用于处理多个输出变量的回归问题。在进行训练时，使用带有多个输出变量的训练数据集，通过反复迭代前向传播和反向传播过程，不断优化网络权重，直到损失函数收敛或达到预定的停止条件。总结：基于BP神经网络的多输出数据回归预测利用前向传播来计算预测结果，通过定义损失函数来衡量预测误差，然后通过反向传播来更新网络的权重，使其能够逐渐优化预测效果，从而实现对多个相关输出变量的预测。
2023-07-26 09:50:53
810
1
原创 【Matlab】基于径向基神经网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
它采用径向基函数作为激活函数，并利用神经网络的非线性映射能力，通过训练网络参数来拟合时间序列数据，实现时间序列的预测。总结来说，基于径向基神经网络的时间序列预测利用径向基函数作为激活函数，通过训练网络参数来拟合时间序列数据，实现时间序列的预测。这种模型在一些非线性时间序列预测问题上表现较好，但需要合理设置径向基函数的中心点和带宽参数，同时进行适当的模型调优，以获得较好的预测性能。总结来说，基于径向基神经网络的时间序列预测利用径向基函数作为激活函数，通过训练网络参数来拟合时间序列数据，实现时间序列的预测。
2023-07-22 10:15:11
481
原创 【Matlab】基于径向基神经网络的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
总结来说，基于径向基神经网络的数据分类预测利用径向基函数作为激活函数，通过训练网络参数来拟合数据集，实现分类预测。这种模型在一些非线性分类问题上表现较好，但需要合理设置径向基函数的中心点和带宽参数，同时进行适当的模型调优，以获得较好的分类预测性能。总结来说，基于径向基神经网络的数据分类预测利用径向基函数作为激活函数，通过训练网络参数来拟合数据集，实现分类预测。这种模型在一些非线性分类问题上表现较好，但需要合理设置径向基函数的中心点和带宽参数，同时进行适当的模型调优，以获得较好的分类预测性能。
2023-07-22 09:50:29
587
原创 【Matlab】基于径向基神经网络的数据回归预测（Excel可直接替换数据）
总结来说，基于径向基神经网络的数据回归预测利用径向基函数作为激活函数，通过训练网络参数来拟合数据集，实现回归预测。这种模型在一些非线性回归问题上表现较好，但需要合理设置径向基函数的中心点和带宽参数，同时进行适当的模型调优，以获得较好的回归预测性能。总结来说，基于径向基神经网络的数据回归预测利用径向基函数作为激活函数，通过训练网络参数来拟合数据集，实现回归预测。这种模型在一些非线性回归问题上表现较好，但需要合理设置径向基函数的中心点和带宽参数，同时进行适当的模型调优，以获得较好的回归预测性能。
2023-07-22 09:46:45
639
2
原创 【Matlab】基于随机森林算法的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
在传统的随机森林算法中，对于每个样本，输入特征之间是相互独立的，没有考虑时间序列数据中样本之间的时序关系。为了处理时间序列数据，我们需要对传统的随机森林进行适当的修改，使其能够考虑时间序列数据的时序特性。总结来说，基于随机森林算法的时间序列预测通过构建多个决策树并结合它们的预测结果，以平均的方式得到最终的预测结果。总结来说，基于随机森林算法的时间序列预测通过构建多个决策树并结合它们的预测结果，以平均的方式得到最终的预测结果。%% 导入数据（时间序列的单列数据）%% 清空环境变量。%% 数据反归一化。
2023-07-21 09:11:22
901
原创 【Matlab】基于随机森林算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
基于随机森林算法的数据分类预测是一种集成学习方法，用于解决分类问题。它由多个决策树组成，通过对这些决策树的预测结果进行投票来得到最终的分类结果。总结来说，基于随机森林算法的数据分类预测通过构建多个决策树并结合它们的分类结果，以投票的方式得到最终的分类预测结果。总结来说，基于随机森林算法的数据分类预测通过构建多个决策树并结合它们的分类结果，以投票的方式得到最终的分类预测结果。当涉及到数学公式时，让我们来更清楚地描述基于随机森林算法的数据分类预测的原理。%% 绘制特征重要性。%% 清空环境变量。
2023-07-21 09:04:06
821
原创 【Matlab】基于随机森林算法的数据回归预测（Excel可直接替换数据）
它由多个决策树组成，通过对这些决策树的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测值。总结来说，随机森林回归模型是一种基于决策树的集成学习方法，通过随机抽样和特征选择的方式增加模型的多样性，以平均或投票的方式集成各个决策树的预测结果，从而得到更准确、稳健的回归预测结果。总结来说，随机森林回归模型通过构建多个决策树并结合它们的预测结果，以平均的方式得到最终的回归预测结果。%% 转置以适应模型。%% 绘制特征重要性。%% 清空环境变量。%% 数据反归一化。%% 绘制误差曲线。%% 相关指标计算。
2023-07-21 08:53:55
1997
原创 【Matlab】基于遗传算法优化 BP 神经网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
在时间序列预测问题中，我们可以使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为BP神经网络的目标函数，用于衡量实际输出值与预测输出值之间的差距。对选出的父代个体进行交叉操作，通过模拟基因交换过程，生成新的个体。对交叉得到的子代个体进行变异操作，通过随机改变染色体中的某些基因值来引入新的解。采用基于适应度函数的选择策略，选择适应度较高的个体作为“父代”，用于产生下一代个体。表示第l-1层第i个神经元到第l层第j个神经元之间的连接权重，，第l层第i个神经元的输出（经过激活函数后的值）为。
2023-07-20 09:34:19
278
原创 【Matlab】基于遗传算法优化 BP 神经网络的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
在数据分类问题中，我们可以使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）作为BP神经网络的目标函数，用于衡量预测输出与实际类别标签之间的差距。对选出的父代个体进行交叉操作，通过模拟基因交换过程，生成新的个体。通过这样的遗传算法优化过程，我们可以寻找到BP神经网络的更优参数组合，从而提高BP神经网络在数据分类问题上的性能。对交叉得到的子代个体进行变异操作，通过随机改变染色体中的某些基因值来引入新的解。，第l层第i个神经元的输出（经过激活函数后的值）为。表示第l层第i个神经元的偏置。
2023-07-20 09:21:05
331
原创 【Matlab】基于遗传算法优化 BP 神经网络的数据回归预测（Excel可直接替换数据）
在数据回归问题中，我们通常使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为目标函数，表示实际输出值与BP神经网络预测输出值之间的差距。在数据回归问题中，适应度函数可以是目标函数（如MSE）的倒数，因为我们希望最小化目标函数，而遗传算法追求最大化适应度。每次迭代，种群中的个体会不断进化，逐渐优化BP神经网络的参数，使得其在数据回归任务中表现更好。对选出的父代个体进行交叉操作，生成新的个体。交叉操作通过模拟生物学中的基因交换过程，将两个个体的染色体部分进行交换，产生新的个体。
2023-07-20 09:08:28
275
原创 【Matlab】基于SVM支持向量机的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
当涉及到基于支持向量机（SVM）的时间序列预测时，常用的方法是支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）。基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的时间序列预测是利用 SVM 算法对时间序列数据进行建模和预测。需要注意的是，在时间序列预测中，数据的时间顺序是非常重要的，因此在划分数据集时要保持时间的连续性。通过解决优化问题，选择适当的核函数和参数，可以构建一个能够对时间序列进行预测的支持向量机模型。%% 导入数据（时间序列的单列数据）
2023-07-19 09:19:14
788
原创 【Matlab】基于SVM支持向量机的数据回归预测（Excel可直接替换数据）
以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)-c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
2023-07-19 09:10:52
1646
原创 【Matlab】基于BP神经网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）
通过对时间序列数据的历史模式进行学习和建模，模型可以预测未来的数值。在实际应用中，还可以结合其他技术和方法对时间序列进行特征工程和模型选择，以提高预测性能。BP（Backpropagation）时间序列预测模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型，用于解决时间序列预测问题。它通过对时间序列数据的历史模式进行学习和建模，可以预测未来的数值。%% 导入数据（时间序列的单列数据）%% 划分训练集和测试集。%% 清空环境变量。%% 设置训练参数。%% 数据反归一化。%% 相关指标计算。
2023-07-18 09:23:03
2044
原创 【Matlab】基于BP神经网络的数据回归预测（Excel可直接替换数据）
BP（Backpropagation）回归模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型，用于解决回归问题。它通过对输入和输出之间的非线性关系进行建模，可以用于预测连续型变量的值。以上就是BP回归模型的基本原理。通过不断的前向传播和反向传播，模型可以学习输入特征与输出之间的复杂非线性关系，并进行预测。%% 划分训练集和测试集。%% 清空环境变量。%% 设置训练参数。%% 数据反归一化。%% 相关指标计算。
2023-07-18 08:54:22
1957
3
原创 【Matlab】智能优化算法_遗传算法GA
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种基于生物进化理论的优化算法，由John Holland于20世纪70年代初提出。它通过模拟自然选择和遗传机制，利用群体中个体之间的遗传信息交流和变异来搜索问题的解空间。遗传算法的设计灵感来源于达尔文的进化论。达尔文提出，自然界中的生物通过遗传信息的传递和变异，逐步适应环境并进化。类似地，遗传算法通过对问题解空间中的个体进行选择、交叉和变异操作，模拟了生物进化的过程，以寻找问题的最优解或次优解。
2023-07-17 08:46:29
506
为什么会出现svm线性核比多项式核准确率高？
2023-01-04
matlab中如何计算多分类问题的信息熵、熵、相对熵、交叉熵
2022-08-09
python3中将excel中一（多）行转换为二维数组，一行就是一个一维数组
2022-04-30
关于C#中的抽象类和基类
2021-07-04
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人