启示向量回归

Matlab代码Pattern_Regression_Matlab支持向量回归（SVR）和启示向量回归（RVR）分析，包括交叉验证以评估预测能力。请在使用代码时引用相关论文：Zaixu Cui, Gaolang Gong，《机器学习回归算法及样本大小对基于功能连接特征的个性化行为预测的影响》，NeuroImage，2018年，178: 622-37；Zaixu Cui等，《利用灰质体积个性化预测阅读理解能力》，Cerebral Cortex，2018年，28(5):1656–72；Zaixu Cui等，《个性化预测阅读理解能力的研究》，2018年，Cerebral Cortex，28(5):1656–72。

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（SVM）和最小二乘回归向量机在实际应用中有显著区别。

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。

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。

谷歌的成功，是否仅仅依靠网络？其可测性、开放性、易扩展的基础架构，以及适应超负荷和大容量的能力，都指向了一个更深层的商业模式：通过海量用户创造收益。 这种模式打破了传统媒体的壁垒，内容和服务的成功取决于公开性和互动性，而非封闭和单向传播。用户的参与直接影响产品和服务的效用，而广泛的用户群体也构筑了强大的竞争壁垒。 更重要的是，谷歌将用户、内容创作者和外部开发者纳入价值链，共同创造新的市场和丰富服务内容。网络为挖掘和分析海量数据提供了机会，分析用户行为成为了一种新的价值货币化方式。 谷歌的广告模式也并非简单的营销手段，而是一种商业模式。任何有广告价值的市场都是谷歌的目标。谷歌的成功，在于其对网络的深刻理解，以及对用户、数据和价值创造的全新诠释。

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。

本研究探讨江西省2004年至2014年间煤矿事故的普遍规律。通过收集和整理11年间477起事故数据，采用统计分析方法对不同年份、月份、时间段、事故类型及所有制煤矿进行深入研究。研究结果显示，2004年为事故高峰期，其中4月、5月和8月为事故高发月份；每日的8:00~19:59为事故高发时间段。顶板事故频率最高且伤亡最为严重，瓦斯事故伤亡平均每起5.3人，需要重点防范。乡镇煤矿事故发生频数最多，亟待国家加强治理。