文件名称:PS0-SVR
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支持向量机是建立在统计学习理论基础上的通用学习方法,它可较好地解决以往
很多学习方法的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等实际问题。笔者利用支持向量回归理论
和方法,建立支持向量机的预测模型,并利用winSVM 和MATLAB 软件进行了实例预测,与二次回归
预测值相比较,支持向量机预测模型具有更好的预测精度,且有很强的推广能力。-Support vector regression data
很多学习方法的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等实际问题。笔者利用支持向量回归理论
和方法,建立支持向量机的预测模型,并利用winSVM 和MATLAB 软件进行了实例预测,与二次回归
预测值相比较,支持向量机预测模型具有更好的预测精度,且有很强的推广能力。-Support vector regression data
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