搜索资源列表
集成学习
- 集成学习算法，主要用于数据分类
TracKIT
- TrackIT是一款开放式的机器视觉开发平台，目前集成了从相机输入、色彩转换、彩色图像处理、灰度图像处理、二值图像处理、阈值分割、边缘检测、Blob检测、相机标定、Kalman滤波器、光流跟踪器、最近邻域跟踪、数学形态学方法、机器学习算法等近100个组件，并在不断添加更新中，采用开源OpenCV、WxWidgets、CMU139等标准工具，使用XML动态解析界面，所有参数在界面上直接调整，同时可立即看到调整效果，并可动态加载组件，可用于一般科学研究和机器视觉系统开发。运行时需要.net框架支持。
coforest
- CoForest是一种半监督算法，处理集成学习及利用大量未标记数据得到更优越性能的假设。-CoForest is a semi-supervised algorithm, which exploits the power of ensemble learning and large amount of unlabeled data available to produce hypothesis with better performance.
ClustererEnsemble
- 聚类集成的matlab程序,将集成学习算法引入聚类算法中，提高聚类算法的性能-cluster ensemble learning algorithom ,this algorithom put ensemble learning algorithom into the cluster algorithom to improve the capability .
tulunhaosuamfa
- 内部集成多种算法，对图论学习的帮助那就不用说了，祝你们好运-A variety of internal integration algorithms, graph theory to study the help of it, needless to say, and I wish you good luck
the_application_of_Boosting
- 集成 学 习 算法通过训练多个弱学习算法并将其结论进行合成，可以显著地提 高学习系统的泛化能力。Boosting算法作为集成学习算法的主要代表算法，得到 了广泛的研究和应用，但其研究成果大部分都集中的分类问题上。-Integrated learning algorithm through the training of more than a weak learning algorithm and its conclusions synthesis, can significantly
Ada_Boost
- Adaboost集成学习算法 matlab代码-Adaboost
nsembgorithm
- 一种多层次选择性集成学习算法A multi-level ensemble learning algorithm-A multi-level ensemble learning algorithm
ELF-08-Oct-2010.tar
- 集成学习算法集合 GBDT、NN、Logistic regression-Integrated learning algorithm collection GBDT, NN, Logistic regression, etc.
OCD--code
- 通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。-A learning algorithm is proposed in this paper by
robustlssvm
- 鲁棒最小二乘双支持向量机集成学习算法，对于初学者的理解应用特别好用-Robust least squares double support vector machine ensemble learning algorithm for beginners to understand the application of special good use
ga_SVM_1
- 结合遗传算法和SVM，实现特征选择和SVM参数优化同时进行(Combining genetic algorithm and SVM, feature selection and SVM parameter optimization are carried out simultaneously)
boosting_demo
- boosting算法用于集成学习，包含多种弱分类器(Boosting algorithm is used for ensemble learning, and it contains many weak classifiers)
集成学习
- 集成学习算法的学习和应用研究，随机森林等相关算法(Study and application of integrated learning algorithm)
MLInActionCode-master
- 机器学习实战的源代码集合，第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning combat source code collection
ada_Boost
- 卡尔曼滤波算法程序 和集成学习算法程序。(Kalman filter algorithm program)
ensemblelearning
- 集成学习算法，包括随机森林，bagging.(Integrated learning algorithms, including random forests, bagging.)
SVM
- 选择性集成学习、遗传算法、Bagging算法(Selective integrated learning, genetic algorithm and Bagging algorithm)
数据挖掘 R语言实战-代码
- 数据挖掘算法R语言实现，包括聚类、判别、集成学习、随机森林、神经网络、支持向量机等算法。(Data mining algorithm R language implementation, including clustering, discrimination, ensemble learning, random forest, neural network, support vector machines and other algorithms.)
adaboost
- 基于matlab平台的集成学习算法，基分类器为决策树的adaboost(An integrated learning algorithm based on MATLAB platform, the base classifier is AdaBoost of decision tre)