svr matlab代码下载支持向量回归 该项目是在 Matlab 中使用 LIBSVM（支持向量机库）完成的。 以下是您需要遵循的步骤，以便下载 Libsvm 并运行代码。 LIBSVM 的MATLAB 界面： 目录 • 安装（LIBSVM） • 项目执行步骤 安装 在Windows 系统上，预编译的二进制文件已经在'...\windows' 目录中，因此无需进行安装。 现在我们只为 Windows 上的 64 位 MATLAB 提供二进制文件。 如果您想重新构建包，请依赖以下步骤。 我们建议在 MATLAB 和 OCTAVE 上使用 make.m。 只需键入“make”即可构建“libsvmread.mex”、“libsvmwrite.mex”、“svmtrain.mex”和“svmpredict.mex”。 在 MATLAB 上：>> make 如果 make.m 在 MATLAB 上不起作用（尤其是对于 Windows），请尝试使用 'mex -setup' 为 mex 选择合适的编译器。 确保您的编译器可访问且可用。 然后输入'make'开始安装。 示例：matlab>> m

svr matlab代码 Machine_Learning_Methods_For_Regression_Matlab Description Data has 6 features & 1 output. the target for this is regression by at least 3 machine learning methods. And at least 1 NN method. 1. 代码文件夹及其代码文件的介绍 代码文件夹内容介绍： 代码文件夹中共有1个文件夹，分别是data。 data文件夹下存放的是训练集数据data.xlsx和测试集数据100_test.xlsx（是最新的测试集数据）。 其中data.xlsx的sheet名称为train_400，即400个训练数据，100_test.xlsx的sheet名称为valid_data，即100个测试数据。 代码介绍： 由于模型训练较快，因此将模型的训练和测试统一写成了run_model.m脚本文件。其中第一种模型对应的函数脚本文件为svr_train.m, svr_predict.m, gaussKerne