主要内容

重新开始

(支持向量机)

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構文

UpdatedSVMModel = resume(SVMModel,numIter)
UpdatedSVMModel = resume(SVMModel,numIter,Name,Value)

説明

例

UpdatedSVMModel=简历(SVMModel，numIter）は,さらにnumIter回の反復についてサポートベクターマシン(SVM)分類器SVMModel支持向量机(SVMUpdatedSVMModel? ? ? ?SVMModel支持向量机(SVM)ClassificationSVM? ? ?

重新开始は,fitcsvmでSVMModel。

例

UpdatedSVMModel=简历(SVMModel，numIter，名称,值）1、1个UpdatedSVMModel? ? ? ?★★★★★★★★★★★★

例

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ライブスクリプトを開く

支持向量机。★★★★★★★★★★★★★★★★★★

电离层。

负载电离层rng (1);%为了重现性

支持向量机。中文:50个中文:50个中文:50个中文:50个中文:50个中文:50个中文:50个中文:

SVMModel = fitcsvm(X,Y，“IterationLimit”, 50);DidConverge = SVMModel.ConvergenceInfo.Converged
DidConverge =逻辑0
原因= SVMModel.ConvergenceInfo.ReasonForConvergence
原因=“不收敛”

DidConverge = 0。原因。，SVMModel支持向量机(SVM)

支持向量机1500你怎么看?你怎么看?

UpdatedSVMModel = resume(SVMModel,1500);DidConverge = updatedsvm . convergenceinfo . converged
DidConverge =逻辑1
原因= UpdatedSVMModel.ConvergenceInfo.ReasonForConvergence
Reason = ' deltaggradient '

DidConverge。原因【翻译】DeltaGradient)DeltaGradientTolerance)(中文:)……SVMModel支持向量机(SVM)

ライブスクリプトを開く

支持向量机。★★★★★★★★★★★★★★★★★★支持向量机，支持向量机，支持向量机，支持向量机，支持向量机。

电离层。

负载电离层

支持向量机。100个英文单词，你的英文单词，你的英文单词。50。

SVMModel = fitcsvm(X,Y，“IterationLimit”, 100,“详细”, 1“NumPrint”, 50);
|===================================================================================================================================| | 迭代| |集合大小| |可行性三角洲|马| | |目标约束的数量  | | | | | 违反梯度差距| | | Vec增刊。| |违反  | |===================================================================================================================================| | 0 |活动| 351 | 9.971591 e-01 e + 00 | 2.000000 | 1.000000 e + e + 00 00 | 0 | 0.000000 | 0.000000 e + 00 | | 351 | |活跃e-01 | 8.064425 | 3.736929 e + 2.161317 e + 00 00 | | 60 e + 01 | -3.628863 | 5.551115 e-17 |支持向量机优化不收敛所需的公差。

。。

支持向量机(SVM)。

partialLoss = resubLoss(svm模型)
partialLoss = 0.1197

12%的人。

【中文】:1500你怎么看?你怎么看?是吗?250。

UpdatedSVMModel = resume(SVMModel,1500)“NumPrint”, 250)
|===================================================================================================================================| | 迭代| |集合大小| |可行性三角洲|马| | |目标约束的数量  | | | | | 违反梯度差距| | | Vec增刊。| |违反  | |===================================================================================================================================| | 250 |活动| 351 | 2.097627 e-01 e + 00 | 1.965259 | 1.211407 e + 00 | 102 | -7.577701 e + 01 | 1.956768 e15汽油| | 500 | |活跃351 | 3.625797 e 03 e-02 | 9.547707 | 5.710587 e-02 | 103 | -7.819434 e + 01 | 2.337974 e15汽油| | 750 | |活跃351 | 5.810633 e-04 e-02 | 2.683463 | 1.500555 e-02 | 103 | -7.820914 e + 01 | 2.724383 e15汽油| | 1000 | |活跃351 | 7.464431 e-05 |2.218816e-03 | 1.276094e-03 | 103 | -7.820958e+01 | 2.277258e-15 | |active| 351 | 4.748866e-05 | 9.882221e-04 | 5.178619e-04 | 103 | -7.820959e+01 | 2.257309e-15 |由于deltaggradient导致收敛时退出active Set。
UpdatedSVMModel = ClassificationSVM ResponseName: 'Y' CategoricalPredictors: [] ClassNames: {'b' 'g'} ScoreTransform: 'none' NumObservations: 351 Alpha: [103x1 double] Bias: -3.8827 KernelParameters: [1x1 struct] BoxConstraints: [351x1 double] ConvergenceInfo: [1x1 struct] Is万博1manbetxSupportVector: [351x1 logical] Solver: 'SMO'属性，方法

中文:1000★★★★★★★fitcsvm。。……UpdatedSVMModel对，对ClassificationSVM? ? ?

updatedLoss = resubLoss(UpdatedSVMModel)
updatedLoss = 0.0769

8%的人都在玩。

入力引数

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支持向量机fitcsvm(一).(一)ClassificationSVM。

支持向量机(SVM)。◆◆◆◆◆◆◆

;双

【中文译文

オプションの引数のペアをName1 = Value1,…,以=家> > > > >……名字【中文】价值() () ()【中文译文は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。

R2021aより前では,名前と値をそれぞれコンマを使って区切り,名字。

例:简历(SVMModel, 500,“详细”,2)は,さらに500回の反復についてSVMModel。

我的意思是。“详细”と0、1? ?2。详细的は,コマンドウィンドウに表示され構造体としてSVMModel.ConvergenceInfo.History你怎么看呢?

★★★★★★★★★★★★★★★★★★

値 説明
0 。
1 numprint。numprint【翻译“NumPrint”我的意思是。
2 1、。

【翻译】详细的はfitcsvmでSVMModel英文:中文:中文:

例:“详细”,1

;单

中文:http://www.jinjinjinjin.com“NumPrint”。

“详细”,1と“NumPrint”,numprint? ? ? ? ?［1］isda[2]による最適化診断メッセージがnumprint。

【翻译】NumPrintはfitcsvmでSVMModel英文:中文:中文:

例:“NumPrint”,500年

;单

ヒント

ソルバーがSMO的? ?ISDA的★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

参照

[1] Fan, r - e。,林志信。c - j。林。使用二阶信息选择工作集用于训练支持向量机。万博1manbetx《机器学习研究杂志》，2005年第6卷，1889-1918页。

[2]凯曼V.， T. -M.;黄先生和沃格特先生。从大数据集训练核机器的迭代单数据算法:理论与性能。万博1manbetx支持向量机:理论与应用。王立波编辑，255-274。柏林:斯普林格出版社，2005。

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バージョン履歴

R2014a

参考

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