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ssvm平滑支持向量机工具箱中matlab实现均方误差的代码
资源介绍
matlab均方误差的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。
ss
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