使用三种机器学习方法处理回归问题
案例介绍
https://github.com/CraKane/Machine_Learning_Methods_For_Regression_Matlab
其中线性回归模型使用 ACO 算法进行改进，使其最小化损失函数，该方法在 测试集中回归正确率 84%、SVR 正确率 81%、线性回归 87%、MLP 87%。
使用三种机器学习方法处理回归问题
案例介绍
使用 SVR 回归模型、非线性映射的线性回归模型、带有 BP 算法的多层感知 机模型、三种方法处理工业上生产设备多种因素对于推进速度性能影响的回归 拟合问题。
https://github.com/CraKane/Machine_Learning_Methods_For_Regression_Matlab
其中线性回归模型使用 ACO 算法进行改进，使其最小化损失函数，该方法在 测试集中回归正确率 84%、SVR 正确率 81%、线性回归 87%、MLP 87%。
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