㈠ 多参数网格搜索法估值的介绍

多参数网格搜索法估值又称水质模型多参数计算机扫描搜索法估值。利用网络法扫描搜索确定水质模型各待定参数。

㈡ Python中GridSearchCV在大范围里找到的SVR模型的最优参数结果却更差

这是有可能的啊，因为网格搜索是遍历网格的各种值，然后计算MAE，然后比较哪组参数回最优。
两组参数，一组大粒度，答一组小粒度，其实大粒度的参数是得不到最优的值的，除非最优参数恰好就是大粒度中的一组；一般是先利用大粒度得到大概的最优值，然后再用小粒度的值找到更精细的最优值，如此而已；

㈢ 什么是 grid search

To choose parameters of the model, this paper adopted the method of cross validation based on grid search, avoiding the arbitrary and capricious behav .
采用基于网格搜索的交叉验证法来选择模型参数，避免了参数选择的盲目性和随意性。

㈣ libsvm中的参数c,g怎么确定，求详细解答。。

SVM的参数选择算法，有网格搜索，遗传算法，公式法等……
这三个算法时间复杂度 网格搜索> 遗传算法> 公式法
效果好坏 网格搜索< 遗传算法< 公式法
至于参数验证算法一般是采用 N折 交叉验证法。。n一般是取10.。。。。

总之。。你以“svm” “网格搜索法” “交叉验证法”为关键字，搜索几篇论文看看就行了……
不明白的 还可以再问我……

㈤ 求大佬分享一个，用于处理轴承故障诊断的svdmatlab代码

[fault_diagnios]  基于JADE和ELM的轴承故障程度跟踪，分别对轴承的外圈，内圈和滚子进行诊断，并和其他方法进行对比
[svd]  svd算法用于滚动轴承故障诊断中，该算法通过对故障信号进行重构，能够有效提高故障频率。
[HoughProcess]  车牌识别中的车票校正算法，可以校正90度范围内
[wangge]  网格搜索法，直接可用，进行参数寻优，预测结果与真实数据相差小，是一种实用的优化算法。
[mySVD]  svd算法可用于降维，也可用于pca的分解中。

㈥ 网格搜索算法和遗传算法哪个复杂度高

空间复杂度:
是程序运行所以需要的额外消耗存储空间,一般的递归算法就要有o(n)的空间复杂度了,简单说就是递归集算时通常是反复调用同一个方法，递归n次，就需要n个空间。
时间复杂度：
一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。