Matlab代码支持向量回归（SVR）和启示向量回归（RVR）分析及交叉验证

吴少智和吴跃提出了一种基于支持向量回归的颅内压时间序列无损估计方法。该方法建立在先前的数据挖掘框架之上，利用时间序列分析预测颅内压。首先，研究构建了...

在研究时间序列数据挖掘框架时，发现使用线性映射函数描述误差与特征之间的关系并不能精确估计颅内压力信号。为提高估计精度，采用支持向量回归构建非线性映射函数，实验结果表明，这种方法显著优于先前基于线性最小二乘法的线性映射函数策略。

我们提供了冲浪算法的MATLAB代码，改进稀疏和低秩张量回归问题。您可以从arXiv下载我们详细注释的代码。使用Tensorlab工具箱编写的这段代码允许您生成模拟数据，并进行SURF算法的训练和测试。我们即将推出Python版本的实现。

支持向量机在分类与回归任务中具有广泛的应用，介绍了相关的matlab代码实现。

支持向量机（SVM）和最小二乘回归向量机在实际应用中有显著区别。

Spark ml管道交叉验证过程中的逻辑回归模型训练包含以下步骤： 模型训练输入参数：包括特征选择、正则化参数等。 训练代码：使用Spark MLlib提供的API进行逻辑回归模型的训练。 模型评估输入参数：包含评估指标、数据划分等。 评估代码：利用交叉验证的方法对模型进行评估，输出评估结果。

分析了现有的精确数输入和区间数输出回归算法存在的问题，并提出了基于支持向量机的区间数回归建模方法。该方法将支持向量机从精确数回归推广到区间数回归建模，展示出在小样本训练集下良好的泛化性能，有效避免了现有算法中可能出现的下界大于上界的问题。以连续退火生产过程中冷却段出口带钢温度预测为例，仿真结果表明该算法的有效性。

利用支持向量机回归算法，构建混凝土抗压强度预测模型。本资源提供基于 Matlab 的程序代码，用于学习和交流支持向量机在材料科学领域的应用。

Spark ML Pipeline（管道）是一个强大的工具，允许开发者将多个机器学习步骤组织成可执行流程，简化模型构建和调优。在这个案例中，我们专注于线性回归模型的训练，特别是通过交叉验证来优化模型参数。交叉验证通过将训练集分成多个部分进行重复训练和测试，以评估模型性能并减少过拟合风险。在Spark MLlib中，CrossValidator类提供了这一功能。例如，我们设置numFolds=5，每次训练时使用4/5数据进行训练，1/5用于测试，重复5次。我们定义了一系列参数组合，如maxIters（最大迭代次数）、regParams（正则化参数）、elasticNetParams（弹性网络参数），通过ParamGridBuilder创建参数网格进行训练。评估器使用RegressionEvaluator评估线性回归模型的性能。最终，CrossValidator选择最佳模型。