支持向量机

使用python中的SVM进行数据回归预测

这样，你就可以使用支持向量机（SVM）模型进行数据回归预测了。记得根据实际问题对SVM的参数进行调优，例如调整核函数类型、正则化参数等。参数指定了核函数的类型，rbf表示径向基核函数，你也可以根据需要选择其他核函数。你需要准备你的特征矩阵X和目标变量向量y。确保X和y的维度匹配。
2023-07-14 09:35 阅读数 77

使用matlab中的SVM进行数据回归预测

函数进行拆分，一个常见的比例是将数据的70%用于训练，30%用于测试。这样，你就可以使用MATLAB中的支持向量机模型进行数据回归预测了。记得根据实际问题对SVM的参数进行调优。将你的特征矩阵X和目标变量向量y加载到MATLAB工作空间中。确保X和y的维度匹配。将数据集划分为训练集和测试集，可...
2023-07-14 09:33 阅读数 62

哈工大2021年机器学习期末考试

前几题都是抄的原题，后面几题太长了，就写了个大概。1， 请说明参数正则化和参数先验之间的联系；并解释在机器学习模型参数估计中用正则化的目的是什么。（6分）2. 请给出条件熵的定义。并举一本课程应用该方法的例子（应该是一本课程，不是一本例子）。说明这样做的好处是什么。给出你的直观解释。（8分）3...
2021-11-20 17:11 阅读数 242
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