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乘风而来的思绪2 个月前
人工智能·算法·机器学习·支持向量机·svm·核函数·svr
【西瓜书】支持向量机（SVM）分类学习最基本的想法就是基于训练集合D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，应该努力去找到哪一个呢？直观上看应该去找位于两类训练样本正中间的划分超平面，因为该划分超平面对训练样本局部扰动的“容忍”性最好。这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见示例的泛化能力最强。
机器学习之心1 年前
gru·lstm·knn-bilstm·knn-lstm·svr·交通流预测
交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）交通流预测 | Matlab基于KNN-BiLSTM的交通流预测（对比SVR、LSTM、GRU、KNN-LSTM）