资源简介

支持向量机最初是作为分类模型出现的,特别是对于二分类模型有很好的表现。如果将支持向量机改装成支持向量回归机,将达到比线性回归或其他回归模型更加优秀的效果,而且不需要假设目标函数是优秀的回归模型。支持向量回归的求解仿照支持向量分类机。

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代码片段和文件信息

function [ result ] = normlize( x )
    [rc] = size(x);
    for i = 1:c
       x(:i) =x(:i)/max(x(:i));
    end
    result = 10*x;
end


 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2013-02-25 14:24  支持向量机回归 svr\
     文件       25680  2012-12-10 22:04  支持向量机回归 svr\housing_test.mat
     文件        7180  2013-02-24 18:49  支持向量机回归 svr\housing_test.txt
     文件       21427  2012-12-10 22:04  支持向量机回归 svr\housing_train.mat
     文件       42009  2013-02-24 18:49  支持向量机回归 svr\housing_train.txt
     文件         148  2013-02-25 06:26  支持向量机回归 svr\normlize.m
     文件        1941  2013-02-25 05:20  支持向量机回归 svr\support_vector_regression.m
     文件         482  2013-02-25 14:16  支持向量机回归 svr\support_vector_regression.mat
     文件         872  2013-02-24 21:24  支持向量机回归 svr\svr_Examine1.m
     文件         600  2013-02-24 21:31  支持向量机回归 svr\svr_Examine2.m
     文件         598  2013-02-25 00:29  支持向量机回归 svr\svr_Examine3.m
     文件         976  2013-02-25 03:36  支持向量机回归 svr\svr_ExamineExample.m
     文件         253  2013-02-25 03:35  支持向量机回归 svr\svr_count_sv.m
     文件        1295  2013-02-25 06:40  支持向量机回归 svr\svr_intial.m
     文件     4004417  2013-02-25 13:56  支持向量机回归 svr\svr_intial.mat
     文件         145  2013-02-25 05:46  支持向量机回归 svr\svr_kernal_train.m
     文件         259  2013-02-25 05:39  支持向量机回归 svr\svr_learned_func.m
     文件      874038  2013-02-25 14:24  支持向量机回归 svr\svr_result.bmp
     文件       24400  2013-02-25 14:23  支持向量机回归 svr\svr_result.png
     文件        2695  2013-02-25 03:55  支持向量机回归 svr\svr_takestep.m
     文件         370  2013-02-25 06:04  支持向量机回归 svr\svr_test_func.m
     文件         501  2013-02-25 06:33  支持向量机回归 svr\svr_test_result.m
     文件       29301  2013-02-25 14:16  支持向量机回归 svr\svr_test_result.mat
     文件         374  2013-02-25 05:20  支持向量机回归 svr\svr_train_result.m
     文件        6729  2013-02-25 14:16  支持向量机回归 svr\svr_train_result.mat

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