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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 60
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 236
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