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支持向量机 ，做股票预测，一元线性回归
-Support vector machines, regular activity prediction, linear regression
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最小二乘支持向量机,用于多元非线性回归分析,非线性拟合与预测-Least squares support vector machine for multi-linear regression analysis, nonlinear fitting and prediction
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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。
-Support Vector Machine and BP neural network, ev
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支持向量机非线性回归通用MATLAB源码本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Universal non-linear regression support vector machine MATLAB source code of this source can be used for linear regression, nonlinear regression, nonlinear function approximation, data m
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用于在matlab中实现非线性回归的支持向量机svm算法-Used matlab to implement non-linear regression algorithm of support vector machines svm
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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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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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使用支持向量机进行非线性回归，得到非线性函数y=f(x1,x2,…,xn)的支持向量解析式，求解二次规划时调用了优化工具箱的quadprog函数。本函数在程序入口处对数据进行了[-1,1]的归一化处理，所以计算得到的回归解析式的系数是针对归一化数据的，仿真测-Using support vector machines non-linear regression
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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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matlab中的标准svm程序源码，用于解决线性的回归问题，不能用于解决非线性，区别于最小二乘支持向量机。-svm program source code, standard Matlab is used to solve linear regression problems, can not be used to solve nonlinear, different from the least squares support vector machine.
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Some simple statistical learning techniques, demonstrated with the R language. Including linear regression, logistic regression, neural network example, support vector machine, and random forest example usage and the corresponding libraries needed.
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使用支持向量机进行非线性回归，得到非线性函数y=f(x1,x2,…,xn)的支持向量解析式，
求解二次规划时调用了优化工具箱的quadprog函数。本函数在程序入口处对数据进行了
[-1,1]的归一化处理，所以计算得到的回归解析式的系数是针对归一化数据的，仿真测
试需使用与本函数配套的Regression函数。- Using non-linear support vector machine regression, nonlinear function y = f (x1,
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In machine learning, support vector machines (SVMs, also support vector networks[1]) are supervised learning models with associated learning algorithms that analyze data and recognize patterns, used for classification and regression analysis. Given a
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针对各种机器学习，深度学习领域的一个matlab工具包-A machine learning library focused on deep learning.Following algorithms and models are provided along with some static utility classes:
- Naive Bayes, Linear Regression, Logistic Regression, Softmax Regression, Linear S
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多元数据分析的主分量分析投影，进行逐步线性回归，对于初学matlab的同学会有帮助，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，三相光伏逆变并网的仿真，matlab开发工具箱中的支持向量机。-Principal component analysis of multivariate data analysis projection, Stepwise linear regression, Matlab for beginner students will help, Is a good learning
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采用的是脉冲对消法，通过matlab代码，脉冲响应的相关分析算法并检验，主要为数据分析和统计，matlab开发工具箱中的支持向量机，时间序列数据分析中的梅林变换工具，进行逐步线性回归。- It uses a pulse of consumer law, By matlab code, Related impulse response analysis algorithm and inspection, Mainly for data analysis and statistics, matlab
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能量熵的计算，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，进行逐步线性回归，代码里有很完整的注释和解释，matlab开发工具箱中的支持向量机，插值与拟合，解方程，数据分析，最大信噪比的独立分量分析算法，匹配追踪和正交匹配追踪。- Energy entropy calculation, The IMC- PID is using the internal model control principle for PID parameters is calculated, Stepwise
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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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