SUNJDL的博客

原文地址：基于LS-SVM工具箱的多输入单输出预测仿真作者：阿元1985clc ;clear;close all%---------------------------------------------------% 产生训练样本与测试样本xn_train1 = 1:2:200;            %训练样本，每一列为一个样本xn_train2 = 1:1:100;d

原文地址：基于LS-SVM工具箱的多输入多输出预测仿真作者：阿元1985今天看到这篇博文，觉得不错，因此特地转载过来。clc ;clear;close all%---------------------------------------------------% 产生训练样本xn_train1 =1:2:200;                 % 训练样本，每一列为一个样本x

原文地址：核函数 交叉验证 参数优化">libsvm 核函数 交叉验证 参数优化作者：千千阙歌112转载http://blog.youkuaiyun.com/chlele0105/article/details/170269631.下载及安装libsvm3.1下载：http://download.youkuaiyun.com/detail/chlele0105/6631687里面包含了libsvm和参数寻

原文地址：libsvm交叉验证与网格搜索（参数选择）作者：manifoldlibsvm交叉验证与网格搜索（参数选择）由冰河 发表于 12:29添加评论 502 阅读十 212010首先说交叉验证。交叉验证（Crossvalidation）是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize），能够避免过拟合问题。交叉验证一般要尽量