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libsvm-2.89
- LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、 n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ） 等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可 以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概 率估计等.
heguji
- 非参数统计学中非参数回归的简单应用核回归程序，应用范围广泛，不需要知道样本的分布就可以使用该方法。-Non-parametric statistical regression Nonparametric kernel regression of the simple application procedure, a wide range of applications, does not need to know the distribution of the samples you can u
support-vector-machine
- 支持向量机非线性回归通用matlab程序，本程序使用支持向量机法，实现对数据的非线性回归，核函数的设定和修改在函数内部进行，数据预处理在函数外部进行，简单易懂，希望能对大家有所帮助-Universal non-linear regression support vector machine matlab program, this program uses support vector machine method to achieve non-linear regression of data
libsvm_src_2.6NOTE
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~c
processing
- 基于结构张量的核回归非均匀插值算法及其在图像处理中的应用-Structure tensor based on non-uniform interpolation kernel regression algorithm and its application in image processing
libsvm-mat-2[1].9-11
- LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件还有一个特点，就是对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数就可以解决很多问题；并且提供了交互检验(Cross Validation)的功能。该软件包可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~c
fei
- 做非参数回归模型，窗宽的选择，核估计等方法的代码- non-parametric
poujun
- 最终的权值矩阵就是滤波器的系数，包括回归分析和概率统计，采用热核构造权重。- The final weight matrix is ??the filter coefficient, Including regression analysis and probability and statistics, Thermonuclear using weighting factor.
poufie_V5.1
- ICA（主分量分析）算法和程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用热核构造权重。- ICA (Principal Component Analysis) algorithm and procedures, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Thermonuclear using weighting factor.
kenkie
- 采用热核构造权重，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合。- Thermonuclear using weighting factors You can achieve data classification and regression pattern recognition, Least-squares algorithm to fit a three-dimensional plane.
kang_hj51
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用热核构造权重，gmcalab 快速广义的形态分量分析。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Thermonuclear using weighting factors gmcalab fast generalized form component analysis.
lwppredict
- LWP是一种Matlab / Octave工具箱实现局部加权多项式回归（也被称为局部回归/局部加权散点平滑/黄土/ LOWESS和核平滑）。使用此工具箱，您可以使用九个具有度量窗口宽度或最近邻窗口宽度的任意一个内核来拟合任意维度的数据的局部多项式。还提供了一个优化内核带宽的函数。优化可采用留一交叉验证，GCV，AICC、AIC，FPE，T，执行，或单独的验证数据。鲁棒拟合也可用。(LWP is a Matlab/Octave toolbox implementing Locally Weight
lwpparams
- LWP是一种Matlab / Octave工具箱实现局部加权多项式回归（也被称为局部回归/局部加权散点平滑/黄土/ LOWESS和核平滑）。使用此工具箱，您可以使用九个具有度量窗口宽度或最近邻窗口宽度的任意一个内核来拟合任意维度的数据的局部多项式。还提供了一个优化内核带宽的函数。(LWP is a Matlab/Octave toolbox implementing Locally Weighted Polynomial regression (also known as Local Regre
lwpeval
- LWP是一种Matlab / Octave工具箱实现局部加权多项式回归（也被称为局部回归/局部加权散点平滑/黄土/ LOWESS和核平滑）。(LWP is a Matlab/Octave toolbox implementing Locally Weighted Polynomial regression (also known as Local Regression / Locally Weighted Scatterplot Smoothing / LOESS / LOWESS and Ke
predict
- 基于高斯核函数对数据进行偏最小二乘估计，并进行回归分析(Partial Least Squares Estimation of Data Based on Gauss Kernel Function)
GPflow_example.py
- 利用GPflow进行高斯过程回归，kernel有OU过程核等(Gauss Process Regression Using GPflow)
53607888elm_kernel_trainapredict
- 核极限学习机程序，可以直接调用，满足分类要求。想换求KELM回归程序。(Kernel limit learning machine program can be called directly to meet the classification requirements.Want to change KELM regression program.)
Kernel-Sliced-Inverse-Regression-master
- 核切片逆回归用于高维问题的维度缩减，属于数据驱动方法(Rough matlab code for kernel sliced inverse regression)