机器学习之心
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智能学习 | MATLAB实现GWO-SVM多输入单输出回归预测（灰狼算法优化支持向量机）

智能学习 | MATLAB实现GWO-SVM多输入单输出回归预测（灰狼算法优化支持向量机）

目录

    • 智能学习 | MATLAB实现GWO-SVM多输入单输出回归预测（灰狼算法优化支持向量机）
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型原理
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

智能学习 | MATLAB实现GWO-SVM多输入单输出回归预测（灰狼算法优化支持向量机）_第1张图片
智能学习 | MATLAB实现GWO-SVM多输入单输出回归预测（灰狼算法优化支持向量机）_第2张图片

基本介绍

Matlab实现GWO-SVM灰狼算法优化支持向量机的多输入单输出回归预测（完整源码和数据)
1.输入多个特征，输出单个变量，多输入单输出回归；
2.灰狼算法优化核函数参数c和g.

模型原理

GWO-SVM是一种将灰狼算法（Grey Wolf Optimiz

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    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他