目錄

背影
支持向量機SVM的詳細原理
SVM的定義
SVM理論
粒子群算法原理
SVM應用實例，基于支持向量機SVM的新鮮度等級預測，基于自適應粒子群優化長短期神經網絡的新鮮度等級預測
代碼
結果分析
展望
完整代碼：基于支持向量機SVM的新鮮度等級預測，基于自適應粒子群優化長短期神經網絡的新鮮度等級預測（代碼完整，數據齊全）資源-CSDN文庫 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88547943

背影

新鮮度預測對現代智能化社會擁有重要意義，本文用自適應粒子群算法改進的SVM進行新鮮度預測

支持向量機SVM的詳細原理

SVM的定義

支持向量機（support vector machines, SVM）是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別于感知機；SVM還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器。SVM的的學習策略就是間隔最大化，可形式化為一個求解凸二次規劃的問題，也等價于正則化的合頁損失函數的最小化問題。SVM的的學習算法就是求解凸二次規劃的最優化算法。
（1）支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一種對數據進行二分類的廣義線性分類器，其分類邊界是對學習樣本求解的最大間隔超平面。

（2）SVM使用鉸鏈損失函數計算經驗風險并在求解系統中加入了正則化項以優化結構風險，是一個具有稀疏性和穩健性的分類器 。