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搜索资源 - linear support vector regression
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SVMstruct is a Support Vector Machine (SVM) algorithm for predicting multivariate or structured outputs. It performs supervised learning by approximating a mapping
h: X --> Y
using labeled training examples (x1,y1), ..., (xn,yn). Unlike regula
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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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SVMstruct is a Support Vector Machine (SVM) algorithm for predicting multivariate or structured outputs. It performs supervised learning by approximating a mapping
h: X --> Y
using labeled training examples (x1,y1), ..., (xn,yn). Unlike reg
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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程序，本程序使用支持向量机法，实现对数据的非线性回归，核函数的设定和修改在函数内部进行，数据预处理在函数外部进行，简单易懂，希望能对大家有所帮助-Universal non-linear regression support vector machine matlab program, this program uses support vector machine method to achieve non-linear regression of data
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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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一种车牌图像校正新方法
【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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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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非线形回归，支持向量机理论。详细地介绍了支持向量机的数据基础。举例说明支持向量机的应用。-Non-linear regression, support vector machine theory. Detailed descr iption of the support vector machine data base. Illustrate the application of support vector machines.
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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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支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，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。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。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-Support vector machines and BP neural network can be used for non-linear regression f
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支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
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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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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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