Matlab
实现基于
CNN-GS-SVM
卷积神经网络（
CNN）结合网格搜索算法（
GS）优化支持向量机多特征分类预测的详细项目实例
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卷积神经网络（
CNN）是一种强大的深度学习算法，特别擅长处理图像和序列数据，它通过模拟人类视觉系统来识别和提取数据中的特征。随着深度学习技术的发展，
CNN在图像识别、语音处理等领域取得了显著成果。然而，尽管
CNN的表现优异，它的训练过程中通常依赖大量的训练数据和强大的计算能力。为了提升
CNN的性能，研究人员逐渐引入了优化算法，如网格搜索算法（
GS），以帮助优化模型的超参数，提高分类准确性和泛化能力。
支持向量机（
SVM）作为一种经典的机器学习算法，已广泛应用于分类问题，尤其在小样本学习中显示出了独特的优势。然而，
SVM的性能高度依赖于其超参数（如核函数、惩罚参数
C等）的选择。在处理复杂问题时，手动选择超参数往往难以获得最优解。为了解决这个问题，可以结合
CNN提取的特征与
SVM的强大分类能力，通过网格搜索算法优化超参 ...