当前位置: 首页 > news >正文

网站建设发展状况优化大师电脑版下载

网站建设发展状况,优化大师电脑版下载,微信网站开发 js框架,博罗网站建设目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 SVM应用实例,SVM的测量误差预测 代码 结果分析 展望 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特…

目录

支持向量机SVM的详细原理
SVM的定义
SVM理论
SVM应用实例,SVM的测量误差预测
代码
结果分析
展望

支持向量机SVM的详细原理

SVM的定义

支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
(1)支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种对数据进行二分类的广义线性分类器,其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。

(2)SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险,是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。

(3)SVM可以通过引入核函数进行非线性分类。

SVM理论

1,线性可分性

在这里插入图片描述
2,损失函数
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

3,核函数

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

SVM应用实例

基于SVM的测量误差预测

tic
%% 加载数据
clc
clear
close all
format long

%读取数据
[num,ax,ay]= xlsread(‘修正数据.xlsx’);
num(:,4) = num(:,4)+100;
nn = randperm(length(num));
nn =1:16;
mm = 12;
%训练数据和预测数据
tic
input_train=num(nn(1:mm),1:3)‘;
input_test=num(nn(13:end),1:3)’;
output_train=num(nn(1:mm),4)‘;
output_test=num(nn(13:end),4)’;

%选连样本输入输出数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train,0,1);
outputn_test=mapminmax(‘apply’,output_test,outputps);
inputn_test=mapminmax(‘apply’,input_test,inputps);
% rand(‘seed’,0)
% n =randperm(length(output));
n = 1:41;
m=35;
P_train=data(n(1:m)😅;
T_train=output1(n(1:m)😅;
P_test=data(n(m+1:end)😅;
T_test=output1(n(m+1:end)😅;

%% 利用训练集参数进行SVM网络训练
bestc=20;bestg=0.1; %确定的最佳参数
cmd = ['-s 3 -t 0 ‘,’-c ‘, num2str(bestc), ’ -g ‘, num2str(bestg) , ’ -p 0.1’];
model = svmtrain(T_train,P_train,cmd);
x = 300:1500;
xx = mapminmax(‘apply’,x,inputns)’;
[predict_train,acc]= svmpredict(ones(length(xx),1),xx,model);

% [predict_train,acc]= svmpredict(T_train,P_train,model);
% 反归一化

predict_train1=mapminmax(‘reverse’,predict_train’,outputns);
T_train=mapminmax(‘reverse’,T_train’,outputns);

figure
plot(x,predict_train1,‘r-*’)
hold on
plot(data1(n(1:m),1),T_train,‘b-o’)
xlabel(‘样本编号’)

legend(‘输出数据’,‘实际数据’)

效果图

在这里插入图片描述

结果分析

从效果图看,SVM能把数据映射到高维空间,进行回归分析,貌似随机的误差也能找出一定规律进行预测,从而可以对测量误差进行矫正,实现准确测量

扩展

下面是部分SVM可以应用的方面,如果有需要欢迎扫描二维码联系
在这里插入图片描述

http://www.ritt.cn/news/22261.html

相关文章:

  • github建网站中国营销策划第一人
  • 我的世界做壁纸的网站链接交易网
  • 深圳网站设计首选柚米最近热点新闻事件
  • 南阳百度网站推广百度新闻搜索
  • 护肤品网站建设的意义北京网站快速排名优化
  • 企业网站推广的方法有?公司网页制作
  • 网站开发需要有什么证书网址收录入口
  • 响应式网站检测工具网络整合营销理论
  • html导航网站源码百度指数趋势
  • 四川平台网站建设方案软件发布网
  • 典型的电子商务网站有哪些知乎软文推广
  • 杭州做微信网站软件公司百度seo优化方案
  • 个人网站怎么做银行卡支付谷歌浏览器下载手机版安卓
  • 网站建设的会计科目网络推广哪个平台效果最好
  • 企业自适应网站制作域名
  • 厦门php网站建设社群营销平台有哪些
  • 新增网站推广教程网站制作软件
  • 做视频网站用哪个模板太原优化排名推广
  • 建个网站大概需要多久谷歌浏览器下载手机版官网中文
  • 烟台建站模板源码长沙seo招聘
  • 达州网站开发qinsanw如何建立网上销售平台
  • 淄博网赢网站建设培训课程设计
  • wordpress 添加插件南宁关键词优化服务
  • 云加速应用于html网站建立网站步骤
  • php网站开发实用技术答案打开百度搜索引擎
  • html5 国内网站建设免费的网页制作软件
  • 成都市住房和城乡建设局官方网站宠物美容师宠物美容培训学校
  • 建设网站需要提前准备的条件软文推广收费
  • 郑州建站时间百度链接提交入口
  • 手机网站页面文字做多大软文发布平台与板块