【文件属性】：
文件名称：SVR.jl:无监督机器学习的支持向量回归
文件大小：698KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-20 05:02:58
machine-learning regression data-analytics data-analysis support-vector-machine
SVR
使用库在中支持向量回归（SVR）分析。
SVR是 （模型分析和决策支持）的模块。
安装
import Pkg; Pkg . add ( " SVR " )
例子
匹配正弦函数：
import SVR
import Mads
X = sort ( rand ( 40 ) * 5 )
y = sin .(X)
预测y基于X使用RBF
Mads.plotseries([y SVR.fit(y, permutedims(X); kernel_type=SVR.RBF)], "figures/rbf.png"; title="RBF", names=["Truth", "Prediction"])
预测y基于X使用LINEAR
Mads.plotseries([y SVR.fit(y, permutedims(X); kernel_type=SVR.LINEAR)], "figure
【文件预览】：
SVR.jl-master
----ACKNOWLEDGMENTS.md(350B)
----old()
--------scripts()
--------examples()
--------tools()
----.github()
--------workflows()
----COPYING.md(1KB)
----src()
--------SVR.jl(18KB)
----Project.toml(502B)
----examples()
--------match-sin.jl(391B)
----deps()
--------build.jl(57B)
--------libsvm-3.22()
----.travis.yml(495B)
----LICENSE(34KB)
----test()
--------figures()
--------runtests.jl(629B)
--------mg.model(48KB)
--------mg.result(25KB)
--------mg.libsvm(149KB)
--------test-example.jl(483B)
--------test-old.jl(3KB)
----README.md(2KB)
----.gitignore(52B)