1、有数据集 2、有SCA代码 3、装好库直接运行

【RVM分类】基于麻雀搜索算法优化相关向量机实现数据分类附matlab代码

matlab svr代码AML_RVR-SVR_project 运行项目 MATLAB 项目分为 9 个部分。 只需评论/取消评论您想要运行的内容即可。 S1：加载数据集 更改您希望加载的数据集的名称（ sinc或airfoils ）。 S2：运行SVR 使用内核运行 SVR，您选择的 SVR 方法 (nu,epsilon SVR)，指示的超参数。 S3：运行 RVR 以指定的内核宽度运行 RVR。 S4 : BICSR 验证 在多个模型（任意模型以及根据不同指标的最佳模型）上运行交叉验证。 在 MSE/稀疏图上绘制结果。 S5 : nu-SVR 的简历 对 nu-SVR（使用 RBF 高斯核）运行 f 折交叉验证，并在超参数上进行网格搜索。 S6 : eps-SVR 的简历 对 eps-SVR（使用 RBF 高斯核）运行 f 折交叉验证，并在超参数上进行网格搜索。 S7 : RVR 简历 运行 RVR 的 f 折交叉验证（使用 RBF 高斯核），并在超参数上进行网格搜索。 S8 : BICSR 验证 (2) 基本上和 S4 一样，没有不同的惩罚项（保持 klnN） S9 : 模型比较

非线性SVM分类器设计，不同核函数下的样本数据分类图，matlab代码简单易懂

可用的资源，剑桥大学的博士写的，含其论文

行业-电子政务-基于相关向量机的高精度风电场功率区间预测方法.zip

相关向量机（RVM） 使用“ SB2_Release_200工具箱”的基于关联向量机（RVM）的回归应用程序的MATLAB代码。 版本2.0，2020年4月28日 电子邮件： iqiukp@outlook.com 主要特点 易于使用的API，用于训练和测试RVM模型 多种内核功能 混合内核功能 使用粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）进行参数优化 告示 混合内核函数：K = w1 K1 + w2 K2 + ... + wn * Kn 参数优化：有关详细信息，请参阅有关“ particleswarm”和“ ga”的文档。 设置优化算法的参数，以避免模型过度拟合或拟合不足。 更多详细信息，请参见： https : //www.ilovematlab.cn/forum.php?mod=redirect&goto=findpost&ptid=56

用于视觉跟踪或分类的一种先进的算法－多变量相关向量机代码（MVRVM），对于做姿态跟踪、手势跟踪等方面的研究有很大帮助。

机器学习

可以用来多分类的相关向量机RVM，是基于贝叶斯框架构建学习机，是一种新的监督学习方法，可作为分类器和回归。其优势在于，RVM的准确率近似于SVM，但是RVM训练时间短。