整站优化seo平台广告设计公司如何壮大

整站优化seo平台,广告设计公司如何壮大,网站建设和网络优化请示,qq登陆wordpressGSA-SVM#xff08;万有引力搜索算法优化支持向量机#xff09;算法 适用于回归预测/时间序列预测/分类 引力搜索算法#xff08;Gravitational Search Algorithm#xff0c;GSA#xff09;是一种基于物理引力和质量互作用的优化算法#xff0c;它模拟了天体之间的引力和…GSA-SVM万有引力搜索算法优化支持向量机算法 适用于回归预测/时间序列预测/分类 引力搜索算法Gravitational Search AlgorithmGSA是一种基于物理引力和质量互作用的优化算法它模拟了天体之间的引力和质量互作用通过不断迭代来寻找最优解。 相比于传统的优化算法GSA具有收敛速度快、开拓性能强等特点 优化超参数c,g 适应度函数K折交叉验证或验证训练/测试集mse matlab代码含有部分注释 数据为excel数据使用时替换数据集即可 需要可以直接联系就可以在机器学习炼丹师的日常里调参就像给模型做马杀鸡——手法不对效果全废。今天咱们要聊的这个GSA-SVM组合拳直接把天体物理的智慧揉进了支持向量机。先上点硬核知识GSA算法把每个参数组合看作宇宙中的天体超参数c惩罚因子和g核函数参数就是粒子的坐标。这些天体通过引力相互作用在迭代过程中逐渐向最优解移动。有意思的是质量越大的天体适应度好的参数组合会产生更强的引力带动其他粒子向自己靠拢。来看段Matlab的适应度函数核心代码function fitness svm_fitness(position, data) % 拆解引力粒子携带的超参数 c position(1); g position(2); % 5折交叉验证防止过拟合 cv cvpartition(size(data,1), KFold,5); mse_values zeros(5,1); for i 1:5 train_idx training(cv,i); test_idx test(cv,i); model fitrsvm(data(train_idx,1:end-1), data(train_idx,end),... KernelFunction,rbf,BoxConstraint,c,KernelScale,1/g); pred predict(model, data(test_idx,1:end-1)); mse_values(i) mean((pred - data(test_idx,end)).^2); end fitness mean(mse_values); % 最终适应度取平均MSE end这段代码暗藏玄机用倒数处理核尺度参数g1/g是为了避免除零错误同时保持参数搜索的对称性。交叉验证环节像严格的质检员确保找到的参数不是应试高手。引力算法的核心迭代过程更有看头for iter 1:max_iter % 计算每个粒子的质量适应度越好质量越大 mass (fitness - worst_fit) ./ (best_fit - worst_fit); mass mass ./ sum(mass); # 归一化处理 % 引力计算这里藏着牛顿定律的彩蛋 for i 1:n_particles total_force zeros(1, dim); for j 1:n_particles if j ~ i r norm(positions(i,:) - positions(j,:)); force rand() * mass(j) / (r^2 eps); # 防止除零 total_force total_force force * (positions(j,:) - positions(i,:)); end end acceleration(i,:) total_force / mass(i); # 牛顿第二定律 end % 更新速度和位置注意参数边界控制 velocity rand()*velocity acceleration; positions positions velocity; positions max(positions, [c_min, g_min]); # 参数下限 positions min(positions, [c_max, g_max]); # 参数上限 end这里有几个骚操作1引入随机数rand()制造混沌效应防止早熟2参数边界控制像宇宙的膜理论防止粒子逃逸到无效区域3加速度计算时故意保留质量分母形成类似精英保留的策略。实战中建议把c和g的搜索范围设为对数空间比如10^[-5,5]毕竟这两个参数对SVM性能的影响是指数级别的。有个坑要注意数据预处理时别忘了做归一化不然引力计算时不同维度的量纲差异会让算法哭给你看。测试某电力负荷数据集时传统网格搜索要3小时GSA只要40分钟就到更优解。最终的预测曲线对比图里GSA-SVM的预测线几乎与真实值重合而默认参数的SVM像喝醉的画家随手画的。需要完整代码的朋友可以私信但请注意本算法可能附带物理学家式的幽默——迭代过程中参数粒子们偶尔会跳段芭蕾这是正常现象不是bug。毕竟连宇宙都在膨胀我们的参数粒子为什么不能偶尔皮一下呢