参考:介绍支持向量机和其他基于学习方法Nello C万博1manbetxristianini和约翰Shawe-Taylor]
在这个演示:培训或交叉验证的支持向量机(SVM)模型的两级(二进制)在低维数据集分类。万博1manbetx
训练算法只依赖于数据通过H点产品,即函数的形式Φ(x_i)·Φ(x_j)。s manbetx 845现在如果有一个这样的“核函数”K
K (x_i x_j) =Φ(x_i)·Φ(x_j),
我们只需要使用K的训练算法,甚至永远不会需要显式地知道Φ是什么。一个例子是高斯径向基函数(RBF)或内核,H是无限维的,所以它不会很容易处理Φ明确。
训练模型需要的选择:
•内核函数,决定表面的形状决定
•在核函数参数(如:高斯内核:方差的高斯多项式内核:多项式的次数)
•正则化参数λ。
相关例子:
1。演算法
https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63156-adaboost
2。支持向量机使用各种内核
https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63033-svm-using-various-kernels
3所示。支持向量机的非线性分类
https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63024-svm-for-nonlinear-classification
4所示。SMO
https://in.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/63100-smo--sequential-minimal-optimization- - - - - -
引用作为
Bhartendu (2021)。万博1manbetx支持向量机(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/63158-万博1manbetxsupport-vector-machine), MATLAB中央文件交换。检索。
y_actual和y_predicted是什么
@Matthys抵抗是简历的方法(交叉验证)分区。
有人能告诉我例外函数的功能是什么吗?
亲爱的Bhartendu
你有文档描述你的工作....你的输入是高度赞赏
BR
由于@Yeonjong,两个错误可能是由于MatLab版本不匹配。
我遇到两个错误当我运行这段代码。
对我来说,以下更改工作得很好。
1。在grad-Ascend,
w1 = (alp_old * Y)。* X;= = > w1 = (alp_old。* Y) ' * X;
w2 =(α。* Y)。* X;= = > w2 =(α。* Y) ' * X;
2。策划
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信谊x
fn = vpa ((-bias-W (1) * x) / W (2), 4);
fplot (fn,“线宽”,2);
fn1 = vpa ((1-bias-W (1) * x) / W (2), 4);
fplot (fn1 '。');
fn2 = vpa ((1-bias-w (1) * x) / W (2), 4);
fplot (fn2 '。');
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我更改为以下,它适合我。
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xItv = linspace (5 5 1000);
fn = @ (x) vpa (-bias-W (1) * x) / W (2), 4);
情节(xItv fn (xItv),“线宽”,2);
fn1 = @ (x) vpa (1-bias-W (1) * x) / W (2), 4);
情节(xItv fn1 (xItv) ', ');
fn2 = @ (x) vpa (1-bias-w (1) * x) / W (2), 4);
情节(xItv fn2 (xItv) ', ');
是什么原因你可怜的评级一truong呢? ?