金宝app支持向量机回归

金宝app支持向量机回归模型

更大的准确性低——通过medium-dimensional数据集,训练支持向量机(SVM)模型金宝appfitrsvm。

对高维数据集,减少了计算时间有效地训练线性回归模型,如线性支持向量机模型,使用fitrlinear。

应用程序

使用监督机器学习训练回归模型预测数据

预测反应使用支持向量机(SVM)回归模型金宝app

`fitrsvm`	一个支持向量金宝app机回归模型
`预测`	使用支持向量机回归模型预测的反应金宝app

`fitrlinear`	适合高维数据的线性回归模型
`预测`	线性回归模型的预测反应

`fitrkernel`	符合高斯核回归模型使用随机特性的扩张
`预测`	为高斯核回归模型预测的反应

crossval 旨在支持向量机回归模型金宝app

`RegressionSVM`	金宝app支持向量机回归模型
`CompactRegressionSVM`	紧凑的支持向量机金宝app回归模型

`RegressionLinear`	高维数据的线性回归模型
`RegressionPartitionedLinear`	旨在为高维数据线性回归模型

`RegressionKernel`	高斯核函数回归模型使用随机特性的扩张
`RegressionPartitionedKernel`	旨在内核回归模型

预测使用RegressionSVM预测块的反应
训练支持向量机(金宝appSVM)回归模型使用回归学习者应用程序,然后使用RegressionSVM预测为响应预测块。
了解支持向量机回归金宝app
理解线性和非线性支持向量机回归问题的数学公式和求解算法。
火车使用回归学习者应用内核近似模型
创建内核和比较近似模型,导出训练模型对新数据进行预测。