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背影
支持向量机SVM的详细原理
SVM的定义
SVM理论
粒子群算法原理
SVM应用实例，粒子群算法优化支持向量SVM的供热量预测，粒子群优化支持向量机SVM回归分析
代码
结果分析
展望
完整代码：粒子群算法优化支持向量SVM的供热量预测，粒子群优化支持向量机SVM回归分析_lssvm回归预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/87657472

背影

新鲜度预测对现代智能化社会拥有重要意义，本文用自适应粒子群算法改进的SVM进行新鲜度预测

支持向量机SVM的详细原理

SVM的定义

支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。
（1）支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器，其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。

（2）SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。

（3）SVM可以通过引入核函