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  1. 分离器支持向量机源码

  2. 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-17
    • 文件大小：419840
    • 提供者：sccgood

  1. 支持向量机导论.pdf

  2. 　　支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-01-07
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：faceshop

  1. 数据挖掘中的新方法：支持向量机.pdf

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。 《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-03-24
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：shiyoumaomao

  1. 数据挖掘中的新方法-支持向量机.pdf

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法．支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理 等多种学科．目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段．希望本书能促进它在我国的普及与提高． 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者．对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-16
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：goalsure

  1. 数据挖掘中的新方法-支持向量机

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法．支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域。本书合适相关研究生下载和阅读。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：krshzh

  1. 数据挖掘中的新方法-支持向量机.pdf

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法．支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理 等多种学科．目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段．希望本书能促进它在我国的普及与提高． 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者．对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-07-20
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：tianhuzhe

  1. 时间序列分析：单变量与多变量方法

  2. 介绍了单变量和多变量的时间序列分析的建模、定阶方法。多变量时间序列也称向量时间序列。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-04-25
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：hnhaoy

  1. 支持向量机自回归分析

  2. 】针对股市的非线性和不确定性的特点，本文提出了一种基于 支持向量机自回归分析的股市动态预测模型。该模型利用滚动时间窗 动态截取股票时间序列，然后对其进行相空间重构，最后利用支持向量 机回归算法，在高维映射空间中求解线性回归问题。利用上证综指的 长期和短期数据对该模型的预测效果进行了验证，并将预测结果与 RBF神经网络预测模型进行了的对比。预测和对比结果表明，支持向 量机自回归预测模型具有较强的泛化能力，适合于股市预测。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-09
    • 文件大小：216064
    • 提供者：wangchuang3317

  1. 数据挖掘中的新方法：支持向量机

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法．支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理 等多种学科．目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段．希望本书能促进它在我国的普及与提高． 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者．对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-09-25
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：tyonline

  1. 遥感地学分析

  2. 遥感变化检测的方法有哪些？P244-249 ①光谱类型特征分析方法（基于不同时相遥感图像的光谱分类和计算，确定变化的分布和类型特征）：1、多时相图像叠合方法2、图像代数变化检测算法3、多时相图像主成分变化检测4、分类后对比检测； ②光谱变化向量分析方法（基于不同时间图像之间的辐射变化，着重对各波段的差异进行分析，确定变化的强度与方向特征）； ③时间序列分析（强调利用遥感连续观测数据分析地面监测对象的变化过程与变化趋势）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u014484697

  1. 数据挖掘中的新方法-支持向量机 邓乃扬

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-01
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：xr1064

  1. 优化统计算法的matlab实现

  2. 模拟退火、神经网络、动态规划、时间序列分析、支持向量机等优化统计算法的matlab实现，部分算法使用lingo软件编写（如排队论，比matlab程序简洁很多）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-09-25
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wodehongqi

  1. 支 持 向 量 机 导 论

  2. 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析) 和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-10-24
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：lm790809

  1. 数据挖掘中的新方法-支持向量机[田英杰]

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-10-09
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：kovercjm

  1. 数据挖掘中的新方法_支持向量机

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。 　　 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-01-06
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：fb540

  1. 支持向量机导论(含中英文版本)

  2. 支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。包含中英文版

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-08
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：heiyijn

  1. 支持向量机论文

  2. 支持向量机在人脸识别，数据挖掘，聚类，时间序列分析中的应用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-10
    • 文件大小：189792256
    • 提供者：qiufengzouma

  1. Time-Series-analysis:非常有趣的时间序列机器学习模型-源码

  2. 时间序列分析 非常有趣的时间序列机器学习模型 这主要集中在使用表格数据集的时间序列分析上。 探索性数据分析（EDA）包含： 每日，每月和每年的销售额 使用Qunatile方法查找数据的异常值 平稳计算，自相关函数（ACF）和偏相关函数（PACF） 我用于时间序列分析的模型 ARIMA，SARIMAX 线性回归 随机森林回归 决策树回归器 梯度提升回归器 Ada Boost回归器 XG加速 K邻居回归器 支持向量回归 LSTM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42173205

  1. 比特币价值预测器：[不维护]使用时间序列分析和比特币上推文的情绪分析来预测比特币价格-源码

  2. 比特币价值预测器 抽象： 该项目试图通过识别社交媒体情绪与市场情绪之间的相关性来预测比特币的未来价值。 我们将通过收集来自Twitter，Facebook和linkedin等社交媒体的用户供稿来实现这一目标。 有了语料库后，我们将使用IBM Watson的自然语言理解API来映射它们的关联情绪。 在将情感映射到我们的语料库时，我们尝试捕获粒度级别的类别，即欢乐，愤怒，幸福等。我们将这些类别用作ML / DL算法的特征向量。 然后，我们比较不同算法的结果，并选择精度最高的算法。 技术： 编程语

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：465920
    • 提供者：weixin_42127748

  1. 经验模式分解与时间序列分析在网络流量预测中的应用

  2. 提出一种经验模式分解和时间序列分析的网络流量预测方法. 首先, 对网络流量时间序列进行经验模式分解, 产生高低频分量和余量; 然后, 对各分量进行时间序列分析, 确保高频分量采用改进和声搜索算法优化的最小二乘支持向量机模型、低频分量和余量采用差分自回归滑动平均模型进行建模和预测; 最后, 将预测结果通过RBF 神经网络进行非线性叠加, 得到最终的预测值. 仿真实验表明, 所提出方法具有更好的预测效果和更高的预测精度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：244736
    • 提供者：weixin_38538312
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