粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析
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matlab计算单位向量 - 1986早起的太阳
matlab计算单位向量 1. V1n = V1 ./ repmat(sqrt(sum(V1.^2,2)),[1 3]);2. for iRay=1:size(Vray,2) Vray...
向量积
转载：https://baike.baidu.com/item/%E5%90%91%E9%87%8F%E7%A7%AF/4601007 向量积 ...
matlab快速入门（7):创建等间距向量
（1）我们经常需要创建一些包含等间距数值的向量，例如以下向量。y = [5 6 7 8]y = 5 6 7 8任务:创建一个名为 ...
sklearn.svm.SVC 支持向量机参数详解
用法如下：class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel=\'rbf\', degree=3, gamma=\'scale\', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=20...
左右特征向量
主要介绍左右特征向量以及重要的性质。 概要主要介绍左右特征向量以及重要的性质。 左右特征向量下面给一个简单结...
向量的卷积(convolution)运算 - 剪开黑夜
FFT基础：向量卷积运算及其应用 一、向量的卷积运算 给定两个n维向量α=(a0, a1, ..., an-1)T，β=(b0, b1, ..., bn-1)T，则α与β的卷积运算定义为：α*β=(c0, c1, ..., c2n-2)T，其中...
学习支持向量机的一点感悟
本文作者Key,博客园主页：https://home.cnblogs.com/u/key1994/本内容为个人原创作品，转载请注明出处或联系：zhengzha16@...
milvus向量数据库参数说明
import randomfrom pymilvus import ( connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection, utility)# This example shows how to:...
向量组与向量空间
1、n个有次序的数，组成的数组称为n维向量，这n个数称作分量，第i个数称作第i个分量。由若干个同维向量可组成向量组2、向量组A与系数k的线性组合表示为： 如果： 则称向量b可以有向量组X线性表示3、向量组B...
three.js 点乘判断平行向量方向异同
效果： 代码： <template> <div> <el-container> <el-main> <div class="box-card-left"> <div id="thr...
特征值和特征向量
一. 意义从线性空间的角度看，在一个定义了内积的线性空间里，对一个N阶对称方阵进行特征分解，就是产生了该空间的N个标准正交基，然后把矩阵投影到这N个基上。N个特征向...
向量积的求导法则
向量积对列向量X求导运算法则：注意与标量求导有点不同。d(UV\')/dX = (dU/dX)V\' + U(dV\'/dX)d(U\'V)/dX = (dU\'/dX)V + (dV\'/dX)U重要结论：d(X\'A)/dX = (dX\'/dX)A + (dA/dX)X\...
matlab：对一个向量进行排序，返回每一个数据的rank 序号 。。。
%% Rank the entropy_loss % for iiii = 1:size(Group_age, 1)...
NLP-词向量、Word2vec
Word2vec Skip-gram算法的核心部分 我们做什么来计算一个词在中心词的上下文中出现的概率？ 似然函数 词已知，它的上下文单词的概率 相乘。 然后所有中心词的这个相乘数 再全部相乘，希望得到最大。 目标函数（代价函数，损失函数） 平均对数似然 + 转化为极小化问题 最小化...
非线性回归支持向量机——MATLAB源码
支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于神经网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归...
机器学习之支持向量机（python） - 行走的蓑衣客
机器学习之支持向量机（python） 参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_33514582/article/details/113321749、htt...
9、支持向量机（support vector machines，SVM）算法——监督、分类/回归
支持向量机（support vector machines，SVM）算法——监督、分类/回归 1、支持向量机（support vector machines，SVM）算法支持向量机算法是由Vapnik等人于1955年提出来的，在人脸识别、文本分类等模式识...
回归——支持向量机回归(SVR)
支持向量机回归(SVR)是支持向量机在回归问题上的应用模型。支持向量机回归模型基于不同的损失函数产生了很多变种。本文仅介绍基于ϵϵ不敏感损失函数的SVR模型。核心思想找到一个分离超平面(超曲面)，使得期望风险最小。ϵϵ-SVRϵϵ-损失函数ϵϵ-损失函数，就是当误差小于ϵϵ时，该误差可忽略。反之，误...
机器学习词向量表示
机器学习词向量表示1. 词向量的表示对于语料库 \(V={w_1,w_2,w_3,...w_{|v|}}\)one-hot表示:\(w_1=[1,0,0,0,......