用支持向量机的方法用于预测金融股票走向 用SVM的改进LSSVM能够更好的预测 有很好的泛化能力
2022-02-18 22:19:49 2.97MB 支持向量机
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研究网络流量预测精度问题, 网络流量受多种因素的综合影响, 其变化具有周期性、非线性和随机性等特点, 将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势; 然后采用SVM对网络流量非线性和随机性趋势进行拟合; 最后将两者结果再次输入SVM进行融合, 得到网络流量最终预测结果。采用具体网络流量数据对模型性能进行测试, 仿真结果表明, ARIMA-SVM提高了网络流量预测精度, 降低了预测误差, 能更全面刻画网络流量变化规律。
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讲述基于向量和矩阵的求导过程。讲述向量函数Jacobian标准形式。罗列出求导公式,广泛应用于机器学习算法。
2022-02-17 21:00:30 108KB 向量函数求导 矩阵Jacobians 机器学习
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X = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B) 在 N×P 矩阵 X a 中返回从 P 维多元正态中抽取的随机样本均值 MU 和协方差 SIG 截断为 a 的分布由不等式 Ax<=B 定义的超平面界定的区域。 [X,RHO,NAR,NGIBBS] = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B) 返回算法接受-拒绝部分的接受率 RHO (见下文),由生成的返回样本的数量 NAR 接受-拒绝算法,以及返回的 NGIBBS 数算法的 Gibbs 采样器部分。 rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B,RHOTHR) 设置可接受的最小值算法接受-拒绝部分的接受率到 RHOTHR。 默认值是经验确定的值2.9e-4。
2022-02-17 17:06:57 14KB matlab
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支持向量机分类算法在MATLAB环境下的实现 挺好的文章
2022-02-17 16:27:48 228KB 支持向量机 分类算法 MATLAB
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【预测模型】基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机lssvm实现预测附matlab源码2
2022-02-17 16:15:13 1003KB
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机器学习总结一-算法公式的向量化实现vectorization
2022-02-16 16:06:59 482KB 机器学习 算法 人工智能
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基于Word2vec词向量的文本关键字抽取,李清,朱文浩,信息技术的不断发展使得许多领域信息呈现爆炸式增长,如何从大规模文本信息中快速而准确地获取所需信息成为一个巨大的挑战。关键
2022-02-15 23:37:42 768KB 自然语言处理
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支持向量机回归的参数选择方法
2022-02-15 21:40:32 921KB 支持向量机 参数
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用于个向量求相似度,main 函数里的int1,int2是编码,它们间的元素是可重复的。dou1是对应int1的值,dou2是对应int2的值。
2022-02-13 22:04:08 5KB 杰卡德相似度 相似度 向量
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