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张小明 2026/1/9 13:00:32
雁塔免费做网站,android 网站模板,闸北区网站建设网,发布任务注册app推广的平台MATLAB代码 群智能优化算法 分类 回归 时序预测 SVM支持向量机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-SVM SMA-SVM PSO-SVM GWO-SVM INFO-SVM JSOA-SVM SO-SVM BES-SVM等等 LSSVM 最小二乘支持向量机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-LSSVM SMA-LSSVM PSO-LSSVM GWO-LSSVM INFO-LSSVM JSOA-L…MATLAB代码 群智能优化算法 分类 回归 时序预测 SVM支持向量机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-SVM SMA-SVM PSO-SVM GWO-SVM INFO-SVM JSOA-SVM SO-SVM BES-SVM等等 LSSVM 最小二乘支持向量机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-LSSVM SMA-LSSVM PSO-LSSVM GWO-LSSVM INFO-LSSVM JSOA-LSSVM SO-LSSVM BES-LSSVM等等 ELM 极限学习机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-ELM SMA-ELM PSO-ELM GWO-ELM 等等 KELM 核极限学习机 分类预测 回归预测 29.9 SSA-KELM SMA-KELM BES-KELM PSO-KELM GWO-KELM INFO-KELM SO-KELM WOA-KELM DELM 深度极限学习机 分类预测 回归预测 49.9 SSA-DELM SMA-DELM BES-DELM PSO-DELM GWO-DELM INFO-DELM SO-DELM WOA-DELM等等 DBN 深度置信网络 分类预测 69.9 SSA-DBN SMA-DBN GWO-DBN PSO-DBN 等等 BP神经网络 分类预测 回归预测 29.9 SSA-BP GA-BP PSO-BP GWO-BP等 GRNN 广义神经网络 49.9 SSA-GRNN SMA-GENN GWO-GRNN WOA-GRNN 等 LSTM 长短时记忆网络 59.9 GWO-LSTM SSA-LSTM AO-LSTM 等 RF随机森林 分类预测 回归预测 29.9 SSA-RF GWO-BF PSO-RF WOA-RF等 相关向量机RVM 分类预测 回归预测 SSA rvm 等 lSTM 长短时记忆网络 SSALSTM SMA-LSTM 等 以上算法均正常出售,只出售代码不负责讲解代码均可正常运行可以有偿帮助替换数据。 以上未写明的算法也可定制。 可定制20212022等新提出的算法用于优化也可以定制改进算法优化具体请加好友。 2022新算法有鹈鹕优化算法POA 北方苍鹰优化算法NGO 蛇优化算法SO 向量加权平均算法INFO 猎食者优化算法HPO等等 2021:材料生成优化算法MGA 跳蛛优化算法JSOA 金枪鱼群优化算法TSO 天鹰优化算法AO 卷尾猴搜索算法CapSA 人工大猩猩优化算法GTO 龙格库塔 RUN 等等具体请加好友 2020及以前 麻雀搜索SSA鲸鱼优化WOA黏菌优化SMA粒子群优化PSO狼群优化GWO秃鹰搜索BES哈里斯鹰HHO阿基米德优化AOA等等 以上优化算法均可用于以上分类预测 回归预测 时序预测 具体可加好友最近在机器学习领域摸爬滚打发现了不少有意思的算法代码今天就来给大家唠唠。咱们先从群智能优化算法说起这玩意儿在机器学习的各个预测任务里那可是相当活跃。支持向量机SVM相关的各种“变形金刚”SVM大家都不陌生既能搞分类预测又能做回归预测。价格嘛29.9 就可以把代码带回家。不过现在有好多优化版本像 SSA - SVM、SMA - SVM、PSO - SVM 等等。咱们就拿 SSA - SVM 来说SSA 全称麻雀搜索算法它就像给 SVM 找了个聪明的“小助手”。% 简单示例代码非完整可运行代码仅示意结构 % 假设已有训练数据 X_train, Y_train 和测试数据 X_test % 加载 SSA 优化函数 [best_params,~] ssa_optimize_svm(X_train, Y_train); % 使用优化后的参数训练 SVM 模型 model svmtrain(Y_train, X_train, [-c , num2str(best_params(1)), -g , num2str(best_params(2))]); % 进行预测 [predicted_label, accuracy, ~] svmpredict(Y_test, X_test, model);这段代码里先是用 SSA 算法对 SVM 的参数进行优化找到最佳参数best_params然后用这些参数去训练 SVM 模型最后对测试数据进行预测。和 SVM 类似的还有最小二乘支持向量机LSSVM同样能分类能回归价格也一样。也有一堆像 SSA - LSSVM 这样的优化版本。极限学习机ELM家族ELM 极限学习机也是 29.9 的“亲民价”分类预测和回归预测不在话下。优化后的 SSA - ELM、SMA - ELM 等也不少。核极限学习机KELM就像是 ELM 的“进化版”功能类似价格也相同。深度极限学习机DELM则更复杂些价格涨到了 49.9。% ELM 简单示例代码示意 hidden_neurons 100; % 设置隐藏层神经元数量 input_weight rand(size(X_train, 2), hidden_neurons); bias rand(1, hidden_neurons); H sigmoid(X_train * input_weight repmat(bias, size(X_train, 1), 1)); beta pinv(H) * Y_train; % 预测 H_test sigmoid(X_test * input_weight repmat(bias, size(X_test, 1), 1)); predicted H_test * beta;这段 ELM 代码先随机初始化输入权重和偏置计算隐藏层输出H然后通过伪逆计算输出权重beta最后对测试数据进行预测。神经网络系列BP 神经网络经典中的经典分类预测和回归预测都在行价格 29.9。优化后的 SSA - BP、GA - BP 等也很常见。深度置信网络DBN则更复杂价格 69.9主要用于分类预测。广义神经网络GRNN49.9长短时记忆网络LSTM59.9 还有随机森林RF29.9相关向量机RVM等等都各有各的用途和优化版本。像 LSTM在处理时间序列数据上有着独特的优势这是一段简单的 LSTM 代码结构非完整% 创建 LSTM 网络 numFeatures size(X_train, 2); numResponses size(Y_train, 2); layers [... sequenceInputLayer(numFeatures) lstmLayer(100) fullyConnectedLayer(numResponses) regressionLayer]; % 训练网络 options trainingOptions(adam,... MaxEpochs,100,... GradientThreshold,1,... InitialLearnRate,0.001,... LearnRateSchedule,piecewise,... LearnRateDropPeriod,125,... LearnRateDropFactor,0.2,... Verbose,0,... Plots,training-progress); net trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);这段代码创建了一个简单的 LSTM 网络结构包含输入层、LSTM 层、全连接层和回归层然后对网络进行训练。算法定制与新算法上面这些算法代码都正常出售只卖代码不讲解哈如果需要帮忙替换数据可以有偿服务。要是上面没提到的算法也能定制。2021、2022 年新提出的算法像 2022 年的鹈鹕优化算法POA、北方苍鹰优化算法NGO2021 年的材料生成优化算法MGA、跳蛛优化算法JSOA等等都能用来优化上面的分类、回归和时序预测算法。感兴趣的直接加好友细聊就行啦。好啦今天关于这些机器学习算法代码的事儿就讲到这儿希望对大家有所帮助
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