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[人工智能] 怎样用svm工具箱实现一个最小二乘回归呢?

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发表于 2009-4-11 11:19 | 显示全部楼层 |阅读模式

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工具箱到底是怎么用?我要实现最小二乘svm 是不是只要改改参数就可以?改哪里啊,能给个例子参考下吗,谢谢
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 楼主| 发表于 2009-4-11 12:50 | 显示全部楼层
比如这是我写的一个正玄回归的支持向量机的程序,如果要改成最小二乘支撑向量机的怎么改?我的QQ是337103372,有志同道合者大家相互交流一下

clc
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close all
%--------------------------------------------------------
x1=0:pi/10:10*pi;                        %训练样本
y1=sin(x1);                              %训练目标

x2=0:pi/10:10*pi;                        %测试样本
y2=sin(x2);                              %测试目标
%--------------------------------------------------------
x_train=x1'
y_train=y1'
x_test=x2'
y_true_test=y2'
%--------------------------------------------------------
%定义SVR 参数
ker='rbf';                               % 核函数 k = exp(-(u-v)*(u-v)'/(2*p1^2))
C=100;
e=0.01;
loss='einsensitive';
%训练支持向量机
[nsv beta bias] = svr(x_train,y_train,ker,C,loss,e);            % 训练样本数据。
y_calculate_test = svroutput(x_train,x_test,ker,beta,bias);     % 测试样本数据
%--------------------------------------------------------
%绘图
plot(0:pi/10:10*pi,y_true_test,'r+:',0:pi/10:10*pi,y_calculate_test,'bo:')
axis([0 10*pi -1 1]);
title('+为真实值,o为预测值')
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