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基于自组织数据挖掘的分类器动态集成选择的程序
- 基于自组织数据挖掘的分类器动态集成选择的程序，非常有用
matlabwangluoyingyong
- 基于matlab的BP神经网络分类学习资料-Based on the matlab BP neural network classifier learning material
极限学习机源代码
- 图像的特征提取 图像的分类 实现elm算法
贝叶斯分类器
- 贝叶斯分类器，对四个类随机正态分布数据进行分类，可直接运行，适合初学者，学习与参考。
SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别
- SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别(SVM neural network data classification prediction - wine type identification)
机器学习之西瓜分类
- 是一个将西瓜分类的学习算法。有详细的注释。(Is a classification of watermelon learning algorithm.)
大数据下的机器学习算法综述
- 研究大数据环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题. 文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学习算法的研究现状.(Developing machine learning algorithms for big data is a research focus. In this paper, the state of the art machine learning techniques for big data are introduced and analyzed.)
bp-分类器
- 这是bp神经网络的M文件，包括BP网络的第一阶段学习期（训练加权系数wki，wij)，BP网络的第二阶段工作期（根据局训练好的wki，wij和给定的输入计算输出），程序里有详细注释。该程序被用来作为分类器使用。(This is the BP neural network M files, including the first phase of BP network learning period (training weighting coefficient wki, wij), the se
ELM分类器
- ELM是基于深度学习的分类器，运算速度快。 在B_data.m里导入待分类矩阵B.mat（1-n列为特征值，n列为标签）；运行B_data.m；再打开fuzzyEn_main.m并运行即可。(ELM is based on depth learning classifier, computing speed. In B_data.m imported matrix to be classified B.mat (1-n as eigenvalues, n as a label); Run B
极限学习机
- 极限学习机分类器，训练函数与预测函数，以及数据实例(Extreme Machine Classifiers, Training and Prediction Functions, and Data Instances)
小波神经网络用于分类的基础源码
- 小波神经网络中用于分类的代码，代码比较复杂，需要多加学习。(The code used for classification in the wavelet neural network is more complex and needs more learning.)
基于方差和深度学习的脑电信号分类算法
- 从深度学习方面解析脑电信号，通过方差计算脑电特征(Analysis of EEG signals from deep learning and calculation of EEG characteristics by variance.)
离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价
- 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价(Classification of Discrete Hopfield Neural Networks: Evaluation of Scientific Research Ability in Universities)
SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断
- SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断，含有源程序和数据(Data Classification Based on SOM Neural Network--Diagnostics of Diesel Engine Containing Source Code and Data)
SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能
- SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能，含有源程序和代码(SVM parameter optimization - how to better improve the performance of the classifier, containing source code and code)
概率神经网络的分类预测-基于PNN的变压器故障诊断
- 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断，含有源程序和数据(Classification Prediction of Probabilistic Neural Networks--Based on PNN Transformer Fault Diagnosis)
机器学习
- 用于红酒分类，机器学习，用tensorflow，人工智能小白(For wine classification, machine learning)
SVM
- 基于python的svm分类学习。线性可分svm，非线性svm。 对花卉（花蕾）进行分类，并可视化(SVM classification learning based on Python)
迁移学习对花进行分类
- 迁移学习简单算法，涉及到迁移学习的一些简单原理，学习参考使用(transfer_learning.py)
机器学习Python程序
- 覆盖了基本常用的机器学习算法。包括线性回归与分类算法；决策树；多种降维算法；优化算法；强化学习等多类算法的Python代码。(It covers the commonly used machine learning algorithms. Including linear regression and classification algorithm; decision tree; a variety of dimensionality reduction algorithm; optimiza