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一个主要用于预测和分类的源程序
- 开发环境:Matlab 简要说明:程序包含的设置包括：列数、样本总个数、建模样本数、预报因子数、预报对象数、学习因子、 动量因子、训练次数、总体误差、隐节点数。-development environment : Matlab brief descr iption : program includes the installation including : number, the total sample number, the number of samples modeling
模式分类
- 该程序可以对二维三类样本进行分类，并画出分界面．学习过模式识别的人必看．要学习神经网络的人必看，代码简单，实用性强-the procedure three samples of two-dimensional classification and paint interface. Learning the pattern recognition Watchable. To study the neural network Watchable, code simple, practical
scs
- 基于分类学习的模型系统,做的还不是很完善,但还是不错的-classification based on the model system to study, so is not perfect, but still good
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
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
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)
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)
核极限学习机
- 核极限学习机程序，可以直接调用，满足分类要求。(Extreme Learning Machine Program)
有导师学习神经网络的分类-鸢尾花种类识别
- 有导师学习神经网络的分类-鸢尾花种类识别(Classification of Instructors Learning Neural Networks - Iris Species Identification)
花的分类问题
- 神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，能够预测输入元素的正确类标号(A neural network is a set of connected input/output units, where each connection is associated with a weight. In the learning phase, by adjusting these weights, the correct class label o
机器学习实战书+源代码
- 机器学习横跨计算机科学、工程科学和统计学等多个学科，需要多学科的专业知识。在需要解释并操作数据的领域都或多或少可以运用到机器学习，通过这本书可以系统地学习基于python语言的机器学习的相关知识(Machine Learning in Action written by Peter Harringto. Machine learning covers many subjects, such as computer science, engineering science and statisti