支持向量回归实现

支持向量机回归算法的研究与应用

支持向量机回归模型是一种常用的机器学习算法，在实际应用中具有广泛的应用范围。本文针对支持向量机回归模型的原理和应用进行详细解析，并提供了基于支持向量机回归模型的应用实例，包括股票价格预测、房价预测等。

MATLAB实现SVR(支持向量机回归)多输入单输出数据集

支撑向量机SVM和支撑向量回归SVR的参数寻优工具箱MATLAB版，对于不想太深入了解c++版的工具箱有很大帮助，另外不用调试参数，而是寻优取得

里面有二元支持向量机算法实现过程，基本是用R语言写成

二类支持向量机分类器的输出为[1,-1]，当面对多类情况时，就需要把多类分类器分解成多个二类分类器。在第一种工具箱LS_SVMlab中，文件Classification_LS_SVMlab.m中实现了

为提高地区负荷预测的运算效率和预测精度,本文提 出了一种基于卷积神经网络支持向量回归机的地区负荷聚类 集成预测方法。首先,通过聚类模型对地区内大量用户的真 实负荷数据进行分组并分析了不同聚类模型的效果

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人工蜂群算法优化支持向量回归的增强型语音可懂度评价，曹棣，张雪英，提出了一种基于支持向量回归(supportvectorregression,SVR)的语音可懂度评价方法,构造了预测模型,并应用人工蜂

向量自回归模型的原理和分析过程，包括其运用范围，原理讲解，应用实例