SVM回归

上证开盘指数预测：SVM神经网络回归分析代码

资源内容:利用支持向量机(SVM)神经网络模型，对上证指数开盘进行回归预测分析的代码实现。 代码功能:- 数据预处理- SVM模型构建与训练- 预测结果评估- 可视化呈现 适用对象:对量化金融、机器学习感兴趣的研究者和开发者。

数据挖掘 5 2024-05-25

14.上证开盘指数预测SVM与神经网络的回归分析

探讨了使用SVM和神经网络进行上证开盘指数预测的方法与应用。随着技术的进步，这些方法在金融分析中显示出了良好的预测性能和应用前景。

Matlab 0 2024-08-22

SVM与神经网络在信息粒化时序回归预测中的应用

在当今计算机科学领域，机器学习技术已经成为数据分析和预测的核心。支持向量机（SVM）和神经网络作为两种重要模型，广泛应用于时序数据的预测。探讨了它们在信息粒化时序回归预测中的理论基础和应用。SVM通过核函数处理非线性关系，优化决策边界；神经网络特别是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），通过时间依赖性捕获数据特征。信息粒化技术将复杂数据转化为更易处理的粒度级别，有效提升模型解释性和预测精度。MATLAB提供了强大的支持，包括SVM回归训练和神经网络模型构建，为优化时序数据预测提供了实用解决方案。

算法与数据结构 1 2024-07-28

Vsvm2.0发布多目标回归与参数优化的SVM算法库

Vsvm2.0是一款SVM算法库，引入了最佳参数优化算法，适用于Windows系统。它是2006年发布的Winsvm1.0的升级版本，增加了GA搜索优化参数和在0~1和1~1001范围内的'C'参数优化，同时增强了回归的多目标预测能力。其特点包括简洁实用的可视化界面，超高速的计算速度和高精度的效率，支持多线程计算，无需安装即可直接使用。功能上，它支持广度优先搜索SVM参数、GA搜索SVM参数、基于特征选择的顺序最小算法，能够导出Excel格式的标准化数据，并可打包为DLL，在不同平台上使用。

数据挖掘 0 2024-10-20

14.MATLAB神经网络43个案例分析初始SVM分类与回归.zip改写

MATLAB是一款功能强大的数学计算软件，广泛应用于数值分析、矩阵运算、信号处理和图像处理等领域。在机器学习和模式识别中，MATLAB具有重要作用，提供了神经网络工具箱和支持向量机（SVM）工具箱等丰富的工具。本资料通过具体案例详细介绍在MATLAB环境中如何应用SVM进行分类和回归任务。支持向量机是一种监督学习模型，通过找到最优超平面来实现不同类别样本的有效分离。在MATLAB中，使用神经网络工具箱进行SVM操作的基本步骤包括数据准备、模型创建、训练、预测、性能评估和参数调整等。案例中展示了如何处理数据、构建模型、训练和评估SVM模型，适合初学者学习和实践。

数据挖掘 0 2024-07-26

回归分析

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

统计分析 4 2024-05-01

线性回归

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

算法与数据结构 5 2024-04-30

SVM 多领域应用

SVM 在文本分类、图像分类、生物数据挖掘、手写识别等领域广泛应用。 SVM 潜力巨大，可成功应用于更多未知领域。

数据挖掘 5 2024-04-30

基于MATLAB神经网络和SVM的时序回归预测分析上证指数开盘趋势预测案例集

在技术进步的推动下，MATLAB神经网络和支持向量机（SVM）成为了时序回归预测中重要的工具。本案例集深入分析了如何利用这些工具精确预测上证指数开盘的变化趋势和空间变化。

Matlab 1 2024-08-02

回归分析原理

回归分析探讨变量之间的关系，将因变量表示为自变量的函数。理想化模型（如抛物线公式）在一定条件下适用。然而，现实中存在不确定性（如干扰因素），导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为，当实验次数足够多时，平均结果具有确定性，即使单次结果是随机的。

统计分析 6 2024-04-30