遗传算法 支持向量机
时间: 2023-09-13 15:03:45 浏览: 49
遗传算法是一种智能优化算法,常被用于支持向量机的参数优化。支持向量机是一种机器学习算法,用于分类和预测。遗传算法通过模拟自然选择和基因遗传的过程,逐步优化支持向量机的参数,以提高其性能和准确率。遗传算法的步骤包括初始化种群、适应度评估、选择、交叉和变异。其中,适应度评估是根据给定的评价指标对每个个体的性能进行评估,选择是根据适应度值选择优秀的个体,交叉和变异是通过基因的组合和变化产生新的个体。通过迭代和优胜劣汰的过程,遗传算法能够找到支持向量机的最优参数组合,从而提高其预测和分类的准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [遗传算法_粒子群算法优化支持向量机分类预测-附代码](https://blog.csdn.net/qq_57971471/article/details/121766841)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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