说明：Matlab可以使用fitrsvm创建回归支持向量机模型。fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机（SVM）回归模型。 fitrsvm支持使用内核函数映射预测变量数据，并支持通过二次编程实现目标函数最小化。要在高维数据集（即包含许多预测变量的数据集）上训练线性SVM回归模型，请...

支持向量机 fitsvm fitrsvm fitcsvm回归 SVM

说明：本案例是采用GRNN（径向基）神经网络预测水资源量，GRNN神经网络适合于小样本、高精度预测，本实例附有数据（不全），下载者可以直接将数据更改为自己的数据便可以使用。程序中使用了交叉验证方法，使预测精度大大提高。

GRNN算法精确度 交叉验证-GRNN grnnrapegrnny GRNN预测 GRNN-prediction

说明：matlab下偏最小二乘回归模型交叉有效性验证，及奇异点发现

偏最小二乘回归 回归 regression-model pls1-matlab 交叉有效性

说明：一个matlab写的bp人工神经网络程序，参数优化采用交叉验证办法

BP交叉 BP优化 cross-validation BP-cross-validation bpcross

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：预测蛋白质的结构是重要的生物化学由于三维结构可以从被发现在二级结构确定局部褶皱。此外，了解蛋白质的三级结构可以帮助确定他们的功能。本文的目的是比较性能的神经网络（NN）和支持向量机（SVM）预测的62个球状蛋白质的初级序列的二级结构。对于每一个神经网络和支持向量机的，我们创造了六个二进制分类器区分类...

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说明：基于pls对光谱分析 包括数据读取，小波变换PCA分析，PLS建模，交叉验证

pls光谱分析 建模-pls PCA-光谱 光谱建模-pls pca--光谱

说明：采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。要求：自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）。

bp-男女生 男女生分类器 神经网络设计 算法评判se-sp 女生的BP

说明：应用背景当评估一个和EOUT由此产生的分类二，使用二进制分类错误阳离子。实际发言：（我）为该作业的目的，没有规模的数据时，你使用libsvm或其他的包，以免改变E 有效核和迪不同结果。（Ⅱ）在某些包中，您需要指定双精度。（三）在10倍交叉验证，如果数据大小是不多的10，大小的10亚群可能是O...

matlab 学习 机器 支持 向量

说明：假定确定性函数 Y 具有加性高斯噪声，EVAR(Y) 返回这种噪声估计的方的差。 薄板样条平滑模型用来平滑 Y。它假设其广义的交叉验证分数是最小的模型可以提供的加性噪声方差。几个测试表明 EVAR 工作得很好"不太不规则"功能。

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