Simulations from Support vector machine (SVM) and K-nearest neighbour 的简体中文翻译

Simulations from Support vector mac

Simulations from Support vector machine (SVM) and K-nearest neighbour method is compared with respect to observed data by the help of box plots and cumulative distribution functions for both historical period and future projections at all five locations. Box plots for historical period reveals that K-nn method gives results close to the observed one while SVM sometimes underestimates and overestimates the results and also unable to predict peak values. Figure 3 shows Box-plot and Figure 4 shows CDF at one of the five locations. KOLMOGOROV- SMIRNOV TEST, a non parametric test, which is used to compare two sample data sets (weather it belongs to the same distribution or not) is also conducted. The K-S test is conducted first on observed data with simulation from SVM model and second on observed data with simulations from KNN model. Both reject the null hypothesis which signifies that it belongs to the same family of distribution.
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从支持向量机(SVM)和K近邻方法模拟与由箱形图和累积分布函数的帮助下在所有五个位置两者的历史时期和未来的预测相对于观察到的数据进行比较。箱形图的历史时期揭示了K-NN方法给出的结果接近观测到的一个,而SVM有时低估和高估的结果,也无法预测峰值。图3示出了箱线图和图4示出CDF在五个位置中的一个。KOLMOGOROV- Smirnov检验,非参数检验,这是用于比较两个样本数据集(天气它属于相同的分布或不)也进行。对KS测试首先进行与来自SVM模型模拟的观测数据和第二与来自KNN模型模拟的观测数据。
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支持向量机 (SVM) 和 K 近邻方法的模拟,通过所有五个位置的框图和累积分布函数以及未来投影的帮助,与观测到的数据进行比较。历史时期的框图显示,K-nn 方法提供的结果接近观测结果,而 SVM 有时低估和高估结果,也无法预测峰值。图 3 显示了框图,图 4 显示了五个位置之一的 CDF。也进行了KOLMOGOROV-SMIRNOV TEST,一种非参数测试,用于比较两个样本数据集(天气它属于同一分布与否)。K-S 测试首先对观测数据进行,采用 SVM 模型模拟,其次对观测数据进行 KNN 模型仿真。两者都拒绝零假设,该假设表示它属于同一分布系列。
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利用盒形图和累积分布函数,比较了支持向量机(SVM)和K-近邻法在所有5个地点的历史时段和未来预测的模拟结果。历史时期的盒形图表明,K-nn方法给出的结果与观测值接近,而支持向量机有时低估或高估了结果,也无法预测峰值。图3显示了方框图,图4显示了五个位置之一的CDF。还进行了KOLMOGOROV-SMIRNOV检验,这是一种非参数检验,用于比较两个样本数据集(是否属于同一分布)的结果。首先用支持向量机模型模拟观测数据进行K-S检验,然后用KNN模型模拟观测数据进行K-S检验。两人都拒绝零假设,即它属于同一个分布族。<br>
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