最新的支持向量機工具箱，有了它會很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.
標(biāo)簽：
支持向量機
工具箱
上傳時間：
2013-12-16
上傳用戶：亞亞娟娟123
98年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽B題“水災(zāi)巡視問題”，是一個推銷員問題，本題有53個點，所有可能性大約為exp(53),目前沒有好方法求出精確解，既然求不出精確解，我們使用模擬退火法求出一個較優(yōu)解,將所有結(jié)點編號為1到53,1到53的排列就是系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),結(jié)構(gòu)的變化規(guī)則是:從1到53的排列中隨機選取一個子排列,將其反轉(zhuǎn)或?qū)⑵湟浦亮硪惶?能量E自然是路徑總長度。具體算法描述如下：步1： 設(shè)定初始溫度T，給定一個初始的巡視路線。步2 ：步3 --8循環(huán)K次步3：步 4--7循環(huán)M次步4：隨機選擇路線的一段步5：隨機確定將選定的路線反轉(zhuǎn)或移動，即兩種調(diào)整方式：反轉(zhuǎn)、移動。步6：計算代價D，即調(diào)整前后的總路程的長度之差步7：按照如下規(guī)則確定是否做調(diào)整：如果D0,則按照EXP(-D/T)的概率進行調(diào)整步8:T*0.9-->T,降溫
標(biāo)簽：
大學(xué)生
數(shù)學(xué)建模
巡視
競賽
上傳時間：
2015-03-14
上傳用戶：himbly
