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MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据)
MATLAB实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入15个特征,分四类,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-26 19:31:08
416KB
GWO-SVM
灰狼算法优化
支持向量机
多特征分类预测
MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据)
MATLAB实现PSO-SVM粒子群算法优化支持向量机多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入15个特征,分四类,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-12-26 19:31:08
322KB
PSO-SVM
粒子群算法优化
支持向量机
多特征分类
HMM隐马尔可夫模型股票价格预测(Python完整源码和数据)
使用隐马尔可夫模型预测股市(Python完整源码和数据) 隐马尔可夫模型是一种非常有趣的随机过程,在机器学习领域未得到充分利用。 它们对于分析时间序列特别有用。 这与它们将现实世界过程发出的可观察输出转换为可预测和高效模型的能力相结合,使它们成为用于股票市场分析的可行候选者。 股票市场有几个有趣的特性,使建模变得非常重要,即波动性、时间依赖性和其他类似的复杂依赖性。 HMM 适合处理这些复杂情况,因为它们生成模型所需的唯一信息是一组观察结果(在本例中为历史股市数据)。
2022-12-23 16:26:47
67KB
HMM
隐马尔可夫模型
股票价格预测
Python完整源码和数据
https原理:证书传递、验证和数据加密、解密过程解析
HTTPS简介 HTTPS其实是有两部分组成:HTTP + SSL / TLS,也就是在HTTP上又加了一层处理加密信息的模块。服务端和客户端的信息传输都会通过TLS进行加密,所以传输的数据都是加密后的数据。具体是如何进行加密,解密,验证的
2022-12-22 14:57:13
116KB
https
1
MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据)
MATLAB实现GWO-BiLSTM灰狼算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 灰狼算法优化参数为初始学习率,隐藏层节点个数,正则化参数。 数据为多输入回归数据,输入6个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。
2022-12-19 20:27:31
449KB
GWO-BiLSTM
灰狼算法优化
双向长短期记忆神经网络
多输入单输出
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测(Matlab完整程序和数据)
基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入多个特征,分四类。 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入多个特征,分四类。 基于PSO-SVM粒子群优化支持向量机的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入多个特征,分四类。
2022-12-19 20:27:28
119KB
粒子群优化支持向量机
数据分类预测
Matlab完整程序和数据
基于元胞自动机模拟和遗传算法改进的动态网络分配模型分析(Matlab完整程序和数据)
基于元胞自动机模拟和遗传算法改进的动态网络分配模型分析(Matlab完整程序和数据) 元胞自动机模拟,遗传算法改进,动态网络分配模型分析,Matlab完整程序和数据。 元胞自动机,遗传算法是很久之前就提出的模型,受碍于计算设备的局限,经过实践的证明,如今才应用于本领域也是非常有用的工具。 NaSch模型与NSGA—II算法结合,在对交通网络基于完善规则的模拟的情况下,应用恰当的算法可以对交通网进行一定程度的优化。
2022-12-19 18:26:13
7.45MB
元胞自动机
遗传算法改进
动态网络分配模型
蜣螂优化算法(DBO)优化BP神经网络多输入单输出回归预测(Matlab完整程序和数据)
蜣螂优化算法(DBO)优化BP神经网络多输入单输出回归预测(Matlab完整程序和数据) 蜣螂优化算法(DBO),BP神经网络,多输入单输出回归预测。 蜣螂优化算法(DBO)优化BP神经网络多输入单输出回归预测(Matlab完整程序和数据)
2022-12-19 18:26:12
48KB
蜣螂优化算法(DBO)
BP神经网络
多输入单输出回归预测
Matlab完整程序和数据
2022美赛题目和数据
2022美赛题目和数据
2022-12-19 15:16:46
3.25MB
美赛
题目
数据
2022
1
使用Python进行文本分析:了解如何使用Python的功能来处理,分类,聚类,汇总,理解,理解文本数据的语法,语义和情感! 该存储库包含我的ApressSpringer出版的《 Python文本分析》一书中使用的代码和数据集。
使用Python进行文本分析-第二版 自然语言处理从业者指南 文本分析有时会由于文本数据的非结构化和嘈杂的性质以及大量可用信息而变得不堪重负,令人沮丧。 “使用Python进行文本分析”是一本书,其中包含674页有用的信息,这些信息基于技术,算法,经验以及随着时间的推移在分析文本数据时吸取的各种经验教训。 该存储库包含本书中使用的数据集和代码。 我还将不时在此处添加各种笔记本和奖励内容。 继续看这个空间! 拿书 关于这本书 利用Python中的自然语言处理(NLP),并学习如何设置自己的健壮环境来执行文本分析。 第二版经过了重大修改,并根据NLP的最新趋势介绍了一些重大更改和新主题。 您将
2022-12-19 10:33:24
41.37MB
python
semantic
natural-language-processing
sentiment-analysis
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