网格搜索
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基于网格搜索算法的RBF核SVM参数优化系统
此项目针对支持向量机（SVM）在非线性分类任务中参数难以手动确定的问题，设计并实现了一套基于网格搜索算法的参数寻优方案。在选用径向基函数（RBF）作为核函数时，模型性能极大程度上取决于惩罚因子C和核函数参数g的组合。本项目通过在设定的取值范围内建立二维参数网格，自动遍历所有可能的参数组合，并结合k折交叉验证技术对每组参数下的模型性能进行公正评估。项目不仅包含了数据预处理阶段的特征归一化，以消除量纲影响，还建立了完整的模型训练与预测流程。在搜索过程中，系统旨在寻找使交叉验证分类正确率最大化的最优参数对，从而 -
机器学习SVM分类与核心参数优化教学项目
本算法项目专为机器学习初学者设计，旨在通过MATLAB平台实现支持向量机的核心概念教学与实践应用。 项目通过一个完整的建模流程，详细展示了如何处理线性可分与线性不可分的数据分类问题。 核心功能包含了数据集的标准化处理、多种核函数（线性核、RBF径向基核、多项式核）的对比选择、以及模型超参数的自动调优过程。 实现方法上，利用MATLAB内置的机器学习库函数进行静态建模，并通过绘制分类决策边界、标记支持向量点等方式，将抽象的数学公式转化为直观的几何图形。 特别是针对初学者常见的调参困惑，本项目通过网格搜索法结
