基于Python的糧食產(chǎn)量組合預(yù)測(cè)模型研究及應(yīng)用
【圖文】:
武漢輕工大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文(8)可擴(kuò)展性:Python 程序中可以使用部分 C 或 C++中進(jìn)行處理過(guò)的程序。(9)豐富的庫(kù):Python 有很龐大的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù),可以勝任非常多的功能。其中涵蓋了正則表達(dá)式、文件修改、線程進(jìn)程等相關(guān)操作。只需安裝了 Python,就可以只用這一系列功能。(10)規(guī)范的代碼:Python 通過(guò)語(yǔ)法規(guī)定,是的程序編寫時(shí)需要強(qiáng)制縮進(jìn),使得代碼更加美觀,更具有可讀性。2.3 Python 的發(fā)展現(xiàn)狀圖 2.1 來(lái)自于 TIOBE:
能夠使超平面兩側(cè)的空白區(qū)域最大化在 SVM 中,每個(gè)數(shù)據(jù)樣本被看成維空間中的一個(gè)點(diǎn),并構(gòu)造一個(gè)最優(yōu)超平面將樣本分為不同的類別。對(duì)于非線分的樣本,利用非線性核函數(shù)進(jìn)行超平面的構(gòu)造SVM 的核心思想是利用滿足 Mercer 條件的核函數(shù)代替一個(gè)非線性映射,在原始樣本空間中,不存在能夠正確劃分兩類的超平面,那么將樣本映射到一高維的特征空間,并且樣本在此特征空間內(nèi)是線性可分的,從而求解最優(yōu)超平進(jìn)行分類。SVM 旨在求解令間隔最大化的“超平面”,即 max ,可轉(zhuǎn)換為 m2|| ||,約束條件為 。通過(guò)拉格朗日對(duì)偶理論,就可|| ||22 ( + ) ≥ 1, = 1,2,…, 述有話問(wèn)題轉(zhuǎn)換為極值問(wèn)題,從而求得最優(yōu)解 a*、b*,分類決策函數(shù)。[35] ( ) = ( ∑ = 1 ( , ) + )(1)線性可分支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】:武漢輕工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:F326.11;F224
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本文編號(hào):2677497
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