声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 1992|回复: 1

[人工智能] 怎样用svm工具箱实现一个最小二乘回归呢?

[复制链接]
发表于 2009-4-11 11:19 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
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
回复
分享到:

使用道具 举报

 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
clear
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')
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-6-3 01:08 , Processed in 0.083939 second(s), 17 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表