测试环境 vs2019 netframework4.7.2或者netframework4.8 ViewFaceCore 博客地址： blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135437180 视频演示： bilibili.com/video/BV1eK411x7wo/

matlab svr代码kaggle_表型 戴希扬@UMD CS 从基因型预测表型。 这是用于从基因型@UMD CMSC702 预测表型的 Kaggle 竞赛。 整个代码按原样提供。 要求 -Matlab -Libsvm/Libliner (for SVR) -DeepLearnToolbox (for NN regression) -vl_feat (for gmm) 建议的方法 团结 - logloss.m - dataloader.m - confusion_matrix.m - mynormalize.m - k_mer_feature.m - gmms_feature.m 特征选择 - feature_selection.m - fs_trian_test.m 降维 - dimension_reduct.m K-mer + 种群 + LASSO + NN/SVR - nfold_validation.m: Driver to run nfold cross validation on proporsed methods (SVR) - mytrain.m - mytest.m

基于麻雀算法(SSA)优化径向基神经网络SSA-RBF时间序列预测。 matlab代码，优化参数为扩散速度，采用交叉验证。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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