rbf预测数学代码平滑支持向量机工具箱 介绍 SSVM工具箱是Matlab中的平滑支持向量机的实现。 SSVM是传统SVM的重新构造，可以通过快速的Newton-Armijo算​​法解决。 此外，选择一个好的参数设置以在学习任务中获得更好的性能是一个重要的问题。 我们还提供自动模型选择工具，以帮助用户获得良好的参数设置。 现在，SSVM工具箱包括用于分类和自动的工具。 主要特征 解决分类（）和回归（）问题 支持线性，多项式和径向基核 提供带有RBF内核的SSVM和SSVR的自动模型选择 通过使用精简内核（RSVM）可以处理大规模问题 提供交叉验证评估 使用正则化最小二乘法提供零以外的替代初始点 下载SSVM工具箱 资料格式 SSVM工具箱是在Matlab中实现的。 使用可以加载到Matlab中的数据格式。 实例由矩阵（实例的行和变量的列）表示，标签（1或-1）或响应由列向量表示。 用于分类 回归 以下是一些样本数据集。 代码用法 SSVM工具箱包含三个主要功能：用于支持向量机训练的ssvm_train，用于支持向量机预测的ssvm_predict和用于自动模型选择的芙蓉。 ssvm_t

rbf预测数学代码机器学习 使用MATLAB的经典机器学习问题的算法 没有使用机器学习包 Scratch提供的所有自行编写的源代码。 包含的主题： - Nearest Neighbor Methods (KNN Classification/Regression) - Clustering (K-Centers, DP-Centers) - Linear Methods: - LDA and Ridge Regression - Logistic Regression (SGD) - Support Vector Machine (SSGD) - Dimensionality Reduction using PCA - Kernel for SVM & Clustering 分类 Logistic回归和随机梯度下降算法 训练数据集：3个类，R ^ 4中的功能 SGD算法在迭代中的学习进展： 具有RBF内核的Binary-SVM 培训数据集和结果决策边界： SSGD算法在迭代中的学习进展： K最近邻居算法 训练数据集： 通过KNN算法进行的预测： 聚类 K均值算法 聚类结果：K = 3

用RBF神经网络，，对水数据进行预测，希望大家相互借鉴学习。

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【RBF预测】基于粒子群算法优化RBF神经网络实现数据回归预测含Matlab源码

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

rbf预测数学代码PEMF用户指南 版本2016.v1 模型保真度的预测估计（PEMF）是一种与模型无关的方法来量化替代模型误差。 PEMF将模型训练器，要在其上训练模型的样本数据以及要应用于模型的超参数值用作输入。 作为输出，它提供了替代模型中中值或最大误差的估计值。 ％欢迎任何反馈或评论。 请引导他们到 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%% ％首次使用说明 ％>为了从任何地方调用PEMF，请将路径添加到PEMF目录 ％ ％>为了使用任何第三方代理建模包 ％（例如，对于Kriging为“ dace”，对于SVR为“ Libsvm”）， ％将其放在“ / Models”子文件夹中 包含的百分比型号代码：径向基函数或RBF（具有5种不同的内核） 已测试的第三方模型百分比：克里格（DACE）和SVR（LibSVM）。 可以在以下位置找到它们： ％DACE： ％LibSVM： ％>尝试示例demo_PEMF（在Examples目录下）以了解如何使用PEMF %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

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