MATLAB中SVM(支持向量机)的用法
LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包 … 阅读更多
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利用nsga2进行进行特征选择其主要思想是:将子集的选择看作是一个搜索寻优问题(wrapper方法),生成不同的组合,对组合进行评价,再与其他的组合进行比较。这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题。
PSO进行进行特征选择其主要思想是:将子集的选择看作是一个搜索寻优问题(wrapper方法),生成不同的组合,对组合进行评价,再与其他的组合进行比较。这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题。
SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。