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SVR的顺序最小优化(SMO):SVR_SMO使用SMO求解器和不同的核(线性,rbf,多项式,S形)创建SVR模型-matlab开发
SVR的顺序最小优化(SMO):SVR_SMO使用SMO求解器和不同的核(线性,rbf,多项式,S形)创建SVR模型-matlab开发
上传者:
38721119
|
上传时间: 2021-06-28 15:19:53
|
文件大小: 4KB
|
文件类型: ZIP
matlab
在文件svr_test.m中运行示例SVR_SMO 使用 SMO 求解器创建 SVR 模型向量x(mx1),y(mx1)对应于y = f(x)的点集是x个实数值的实函数。 SMO求解器使用常数C,tol(公差),eps(ε),T(最大Iter)。 的选择内核以类型定义(“ l”表示线性,“ r”表示rbf,“ p”表示多项式和's' forsigmoid)。 根据内核的选择将使用附加的纳尔参数(伽玛,偏移和功率)。 训练结果将以alpha系数和b给出临界点。 实施者:Flake、Gary William 和 Steve Lawrence。 “高效的“使用SMO进行SVM回归训练”,《机器学习》,第46卷,第1-3期(2002年):271-290。
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