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文件名称:LS-SVMLab-v1.7(R2006a-R2009a)

  • 所属分类：
    Data Mining
  • 标签属性：
    [Matlab] [源码]
  • 上传时间：
    2017-03-21
  • 文件大小：
    112.77kb
  • 已下载：
    0次
  • 提 供 者：
    王**
  • 相关连接：
    无
  • 下载说明：
    别用迅雷下载，失败请重下，重下不扣分！
修正介绍说明

介绍说明－－下载内容来自于网络，使用问题请自行百度

数据预测与挖掘。通过MATLAB程序对lssvm算法进行仿真。-Data prediction and mining. The lssvm algorithm is simulated by MATLAB program.
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/AFEm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/bay_errorbar.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/bay_initlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/bay_lssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/bay_lssvmARD.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/bay_modoutClass.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/bay_optimize.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/bay_rr.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/changelssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/cilssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/code.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/codedist_bay.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/codedist_hamming.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/codedist_loss.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/codelssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/code_ECOC.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/code_MOC.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/code_OneVsAll.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/code_OneVsOne.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/crossvalidate.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/crossvalidatelssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/csa.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/democlass.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/democonfint.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/demofun.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/demomodel.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/demomulticlass.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/demo_fixedclass.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/demo_fixedsize.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/demo_yinyang.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/denoise_kpca.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/eign.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/gcrossvalidate.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/gcrossvalidatelssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/gridsearch.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/initlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/kentropy.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/kernel_matrix.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/kernel_matrix2.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/kpca.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/latentlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/leaveoneout.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/leaveoneoutlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/linesearch.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/linf.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/lin_kernel.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/lssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/lssvmMATLAB.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/medae.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/misclass.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/MLP_kernel.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/mse.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/plotlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/poly_kernel.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/postlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/predict.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/predlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/preimage_rbf.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/prelssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/progress.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/range.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/RBF_kernel.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/rcrossvalidate.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/rcrossvalidatelssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/ridgeregress.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/ripley.mat
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/robustlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/roc.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/rsimplex.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/simann.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/simlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/simplex.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/smootherlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/tbform.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/trainlssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/trimmedmse.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/tunelssvm.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/weightingscheme.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/windowize.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)/windowizeNARX.m
LS-SVMLab v1.7(R2006a-R2009a)

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