【分类-SVM】基于哈里斯鹰算法优化支持向量机SVM实现分类附matlab的代码
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【时序预测-SVM】基于鲸鱼算法优化支持向量机SVM实现时序数据预测附matlab代码
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基于人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码
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【回归预测-lssvm】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现数据回归预测附matlab代码
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基于萤火虫算法优化支持向量机实现中文语音情感识别附matlab代码
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基于鸽群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测附matlab代码
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【SVM分类】基于海鸥算法优化支持向量机SVM实现分类附matlab的代码
1 简介支持向量机是一种建立在统计学习理论上的机 器学习方法, 它追求结构化风险最小而不是经验风 险最小, 具有很强的推广能力. SVM 是从线性可分 的二分类问题发展而来的, 其基本思想是寻找两类 样本的最优分类面, 使得两类样本的分类间隔 ( margin) 最大. 以图 1 所示为例. 图中: 实心点和空 心点分别代表两类样本; H 为分类线, H1 和 H2 分 别为各类中离....
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