使用支持向量回歸進行時間序列預測
支持向量回歸 （SVR） 的關鍵組成部分 超平面：在 SVR 中，超平面是最適合數據點的線（對于一維數據）、平面（對于二維數據）或超平面（對于多維數據），同時最大化邊距。margin 是超平面和支持向量之間的距離。它充當預測新數據點的決策邊界。 支持向量：支持向量是最接近超平面的數據點，它們決定了超平面的最佳序列。
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仿真資料吧 ??? 1年前
支持向量機SVM及MATLAB程序視頻算法識別分類擬合預測課程 
主要內容包括：支持向量機（SVM）基本概念與基本理論，線性分類器及其尋找最好分類面的建模分析，線性不可分及核函數和松弛變量與懲罰因子，支持向量機SVM用于多類分類問題，支持向量機SVM及MATLAB程序實現，基于支持向量機利用圖像屬性分類與程序實現，基于LIBSVM軟件利用圖像屬性分類與程序實現，基于SVM分析意大利葡萄酒多個分類，參數優化及交叉驗證方法與最佳參數計算，支持向量機進行手寫體數字圖像識別分類
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鄭一 ??? 7年前
直流無刷驅動MS4932三相正弦波 DC 電機控制器 三相有感正弦波BLDC預驅動，支持空間向量調制（SVM) 
主要特點: ? 支持空間向量調制 (SVM) ? 支持正弦波和方波解決方案 ? 內置時鐘發生器 ? 內置誤差放大器，用于扭力閉環控制 ? 占空比直接控制 ? 方波 120°正弦波 180°導通 ? PLL 角度檢測（霍爾傳感器）
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用戶_122856 ??? 8月前
基于灰狼算法優化支持向量機的matlab算法 
灰狼優化算法優化支持向量機MATLAB實戰 今天給大家分享灰狼優化算法的MATLAB實戰 ，主要從算法原理和代碼實戰展開。
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Matlab心得交流 ??? 2年前
十分鐘快速掌握支持向量機計算原理（SVM） 
視頻介紹了支持向量機的計算原理，常用的計算方法，適合初學者快速入門掌握原理，但是有的地方講的可能不夠細致，歡迎大家批評指正。
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活潑可男_matlab教學 ??? 1年前
1-92基于matlab的引力搜索算法優化支持向量機（GSA-SVM）分類模型 
基于matlab的引力搜索算法優化支持向量機（GSA-SVM）分類模型，以分類精度為優化目標優化SVM算法的參數c和g，輸出分類可視化結果及適應度變化曲線。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
1-93基于matlab的螢火蟲算法優化支持向量機（GSA-SVM）分類模型 
基于matlab的螢火蟲算法優化支持向量機（GSA-SVM）分類模型，以分類精度為優化目標優化SVM算法的參數c和g，輸出分類可視化結果。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。購買后可下載視頻中的源程序文件。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
五分鐘學會python實現支持向量機SVM數據訓練和預測（詳細講解代碼，包教包會！新手超級友好） 
介紹了一個python實現支持向量機SVM數據訓練和預測的案例，希望對大家有所幫助，代碼放在評論區，歡迎大家在評論區提出問題討論。
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活潑可男_matlab教學 ??? 1年前
考慮多因素影響的光伏發電功率智能預測研究 
表1 光伏發電功率影響因素的權重值 2.5 最小二乘支持向量機根據權重值對影響因素進行處理，建立光伏發電功率預測訓練樣本集合，通過映射函數φ()將訓練樣本進行空間變換，得到最小二乘支持向量機的光伏發電功率預測建模線性回歸形式為：為了使光伏發電功率預測誤差(ei)盡可能最小，引入松弛因子ξ，并對條件進行相應的約束，可以得到：式中，γ為最小二乘支持向量機的參數。
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能源阿陽 ??? 2年前
基于PSO優化LSSVM的時序預測MATLAB實戰 
為加快支持向量機的訓練速度和簡化計算復雜度，最小二乘支持向量機（Least Square Support Vector Machine, LSSVM）被提出。最小二乘支持向量機（LSSVM）是標準支持向量機的一種擴展，該算法將支持 向量機的求解從二次規劃問題轉化為線性方程組。它與支持向量機的不同之處在于它把不等式約束改成等式約束，并把經驗風險由偏差的一次方改為二次方。
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Matlab心得交流 ??? 2年前
184基于matlab的相關向量機（RVM）回歸和分類算法 
基于matlab的相關向量機（RVM）回歸和分類算法。該算法基于貝葉斯稀疏核?法，避免了支持向量機（SVM）的主要局限性。RVM關鍵是為每個權參數 都引入一個單獨的超參數 ，而不是一個共享超參數。程序已調通，可直接運行。
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matlab應用與學習 ??? 2年前
特斯拉與毫末智行自動駕駛方案對比分析 
首先，由于透視投影，圖像中看起來不錯的感知結果在向量空間中精度很差，尤其是遠距離的區域。如下圖所示，車道線（藍色）和道路邊緣（紅色）在投影到向量空間后位置非常不準，無法用支持自動駕駛的應用。 圖像空間的感知結果（上）及其在向量空間中的投影（下） 其次，在多目系統中，由于視野的限制，單個攝像頭可能無法看到完整的目標。
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駕駛哥 ??? 4年前
Ansys Zemax | 如何使用瓊斯矩陣表面 
例如，OpticStudio支持在沒有實際數據的情況下，使用理想 (IDEAL) 或表格 (TABLE) 類型的鍍膜進行建模。與之類似的是，我們也可以使用瓊斯矩陣，理想的描述偏振器件，例如起偏器等。該方法不需要對偏振器件進行詳細的實際建模，并且這是一個簡單易用的“黑盒”系統，可以有效的模擬一些偏振現象。
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宇熠科技 ??? 4月前
基于機器學習的智能垃圾短信檢測超強系統 
文本向量化：支持兩種向量化方式： CountVectorizer：將文本轉換為詞頻矩陣。 TfidfVectorizer：將文本轉換為 TF-IDF 特征矩陣，適用于不同文本處理需求。
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320科技工作室 ??? 6月前
Ansys Zemax | 如何使用瓊斯矩陣表面 
例如，OpticStudio支持在沒有實際數據的情況下，使用理想 (IDEAL) 或表格 (TABLE) 類型的鍍膜進行建模。與之類似的是，我們也可以使用瓊斯矩陣，理想的描述偏振器件，例如起偏器等。該方法不需要對偏振器件進行詳細的實際建模，并且這是一個簡單易用的“黑盒”系統，可以有效的模擬一些偏振現象。
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宇熠科技 ??? 1年前
Nastran 顯式非線性分析SOL 700 
；{ν}為速度向量；ntfh9bi為位移向量；{Fex}為包括碰撞力在內的外力向量。
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Whitney ??? 2年前
Moldex3D模流分析之纖維配向分析模組 
在配向的結果呈現上，纖維配向分布可由最大特征值及對應的特征向量點圖描述。向量的配向代表主要的纖維配向方向，且其大小（以彩色顯示）代表配向的強度。如果配向是隨機的，最大特征值將為1/3；同理，如果纖維配向為單向，最大特征值將近于1。3.
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Moldex3D 中國 ??? 2年前
ZEMAX | 探究 OpticStudio 偏振分析功能 
表面鍍膜也支持計算軸上及離軸情況（Ideal2和表格鍍膜數據），但P和S偏振態的定義無法與輸入偏振光的參考方式相對應瓊斯矩陣只能用于軸上情況；它可以近似的模擬離軸情況下的起偏器，但無法模擬延遲器有關OpticStudio的偏振分析功能就和大家介紹到這里了，希望本文對您的工作有所幫助！
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宇熠科技 ??? 3年前
Moldex3D模流分析之SYNC for SOLIDWORKS的纖維配向分析 
此模塊支持-計算短與長纖維強化熱塑性材料（FRTP）的纖維配向。-修正射出成型FRTP塑件的非等向性收縮與機械特性。-鏈接Moldex3D翹曲分析模塊，計算FRTP塑件的三維翹曲結果1. 纖維功能導覽 (Fiber Function Overview)纖維分析 與 流動(Flow)、保壓(Pack) 和 翹曲(Warp) 模塊結合。
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Moldex3D 中國 ??? 2年前
17個機器學習的常用算法
基于核的算法基于核的算法中最著名的莫過于支持向量機（SVM）了。基于核的算法把輸入數據映射到一個高階的向量空間， 在這些高階向量空間里， 有些分類或者回歸問題能夠更容易的解決。
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王者歸來123 ??? 3年前
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