1. matlab神經網路目前有什麼具體的實際應用
MATLAB中文論壇2010年出過一本書，北航出版社的，叫《MATLAB神經網路30個案例分析 (豆瓣)》。我覺得把它作為入門書挺好的，每一章配有視頻和代碼，可以依樣畫葫蘆。剛剛順手還看到了另一本書《MATLAB智能演算法30個案例分析》，看目錄貌似內容也比較接近的。
《神經網路》包含的30個例子：
P神經網路的數據分類——語音特徵信號分類
BP神經網路的非線性系統建模——非線性函數擬合
遺傳演算法優化BP神經網路——非線性函數擬合
神經網路遺傳演算法函數極值尋優——非線性函數極值尋優
基於BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模
PID神經元網路解耦控制演算法——多變數系統控制
RBF網路的回歸——非線性函數回歸的實現
GRNN的數據預測——基於廣義回歸神經網路的貨運量預測
離散Hopfield神經網路的聯想記憶——數字識別
離散Hopfield神經網路的分類——高校科研能力評價
連續Hopfield神經網路的優化——旅行商問題優化計算
SVM的數據分類預測——義大利葡萄酒種類識別
SVM的參數優化——如何更好的提升分類器的性能
SVM的回歸預測分析——上證指數開盤指數預測
SVM的信息粒化時序回歸預測——上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測
自組織競爭網路在模式分類中的應用——患者癌症發病預測
SOM神經網路的數據分類——柴油機故障診斷
Elman神經網路的數據預測——電力負荷預測模型研究
概率神經網路的分類預測——基於PNN的變壓器故障診斷
神經網路變數篩選——基於BP的神經網路變數篩選
LVQ神經網路的分類——乳腺腫瘤診斷
LVQ神經網路的預測——人臉朝向識別
小波神經網路的時間序列預測——短時交通流量預測
模糊神經網路的預測演算法——嘉陵江水質評價
廣義神經網路的聚類演算法——網路入侵聚類
粒子群優化演算法的尋優演算法——非線性函數極值尋優
遺傳演算法優化計算——建模自變數降維
基於灰色神經網路的預測演算法研究——訂單需求預測
基於Kohonen網路的聚類演算法——網路入侵聚類
神經網路GUI的實現——基於GUI的神經網路擬合、模式識別、聚類
2. R語言——支持向量機結果可視化
支持向量機（SVM）是一種有監督學習模型，適用於分類和回歸問題。其核心在於在高維空間中尋找一個最優超平面，將不同類別的數據准確劃分。對於二分類問題，SVM旨在通過訓練數據構建一個模型，能夠將未知數據准確分配至兩個類別之一。
在進行SVM分類時，首先導入相關包和數據集。然後，通過主成分分析（PCA）將數據集中的多個特徵變數降維，以便於可視化數據分布。使用前兩個主成分得分構建二維散點圖，直觀展示數據空間的分布。
建立SVM分類模型後，利用plot()函數可視化模型的分割超平面，直觀展示模型如何區分不同類別。在圖中，圓圈表示非支持向量樣本，叉號表示支持向量樣本。因使用徑向基函數（radial），分割超平面呈現非線性形態。
為了優化SVM分類器的參數，使用tune.svm()函數進行參數網格搜索，選擇最優參數組合以降低模型預測誤差。通過ggplot2包的熱力圖直觀展示不同參數組合的預測效果。
對於SVM回歸問題，同樣可以使用R中的e1071和caret包進行建模。通過train()函數結合10折交叉驗證，自動調整模型參數，尋找預測性能最佳的組合。針對多項式和徑向基核函數，使用plot()函數可視化不同參數組合下的預測誤差。
通過圖示，可以清晰地觀察到不同參數設置對模型預測誤差的影響。例如，在徑向基函數核（Radial）中，當sigma=0.04，Cost=0.16時，模型預測誤差最低。
以上內容展示了如何在R中利用支持向量機進行分類和回歸分析，通過可視化方法深入理解模型構建過程與參數優化策略。
3. 一文帶您了解支持向量機演算法(SVM:Support Vector Machine):Python示例
SVM，即支持向量機，是一種用於分類和回歸任務的機器學習演算法。其核心目標是找到一個最優超平面，使得不同類別的數據點在N維空間中清晰分開，並最大化超平面與數據點之間的間隔。超平面是將數據點進行分割的決策邊界，支持向量是那些最接近超平面並影響其位置和方向的數據點。
SVM在機器學習中廣泛應用，如圖像分類、文本分類、生物信息學和金融領域等。它具有出色的泛化能力和魯棒性，但需仔細選擇核函數和調整超參數以獲得最佳性能。
超平面是一維線性邊界，二維平面邊界，或更高維度的空間分割面。支持向量決定了超平面的位置和分類邊界。通過找到具有最大間隔的超平面，SVM提高分類器性能和魯棒性，應對新的、未曾見過的數據點。
核函數的出現是為了在原始數據難以線性分割的情況下，通過將數據映射到高維特徵空間，在高維空間中找到超平面進行有效分割。核函數通過數學技巧將數據轉換到更高維度空間，使用線性分析方法處理復雜非線性數據分布。核函數包括線性核、多項式核、RBF核、Sigmoid核和高斯核等。
下面以鳶尾花數據集為例，演示不同核函數在SVM分類中的效果。首先導入必要庫並載入數據集，然後使用線性核、Sigmoid核、RBF核、多項式核進行SVM分類示例。核函數的選擇取決於問題和數據集，線性核適用於線性可分數據，高斯核適合復雜數據分布，多項式核在數據歸一化後表現良好。正確選擇核函數可提高分類性能。
支持向量機演算法提供了一種優雅而強大的解決分類問題的方法。