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雷达卡
Matlab
实现Transformer-SVM
多特征分类预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的飞速发展，深度学习、支持向量机（
SVM）等技术已广泛应用于各类实
际问题的解决。在众多应用领域中，机器学习模型尤其是基于多特征的分类问题被广泛研究。特别是在数据量庞大且特征复杂的情况下，如何有效利用不同类型的特征信息进行预测，成为了许多领域中的一个关键问题。本项目旨在利用
Transformer
与SVM结合的多特征分类方法，通过对不同特征数据进行深度挖掘，提高分类预测的准确性，解决在复杂数据环境下的分类预测问题。
Transformer
模型作为近年来深度学习领域的重要进展，已被广泛应用于自然语言处理（
NLP）和计算机视觉等多个领域。其通过自注意力机制（
Self-Attention
）能够在处理时动态关注输入数据中的不同部分，从而捕捉到长距离的依赖关系，取得了良好的效果。然而，传统的
SVM在处理高维度、小样本的分类问题时具有较好的表现，尤其是在需要较高准确率的领域。 ...
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