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演化算法在参数回归中的应用
- 本文在VC++环境下用演化算法实现了非线性参数回归，实验结果表明，用此方法能够很好的实现非线性参数回归。-paper in VC environment using an evolutionary algorithm to achieve the nonlinear regression, experimental results indicate that this method can achieve good nonlinear regression.
SVM_lzb1p0
- 一个支持向量机的工具箱。包括2类分类算法与回归算法。
SVM
- 这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法
libsvm-weight-2.81
- 一种基于局部密度比权重设置模型的加权支持向量回归模型来单步求解多分类问题：该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然后运用加权lib支持向量回归算法对所有样本进行训练,获得回归分类器,希望对大家有用!
four Toolbox for SVM
- 这里实现了基于四种SVM工具箱的分类与回归算法: 1、工具箱：LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合 2、工具箱：OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多类分类 3、工具箱：stprtool\\svm Classification_stprtool.m - 多类分类 4、工具箱：SVM_Stev
work10.2
- 本程序是基于船舶电力回归的SVM程序，通过比较可知SVM的回归算法在此数据中效果比较好
SVM_Toolbox
- Matlab源代码，包括支持向量机分类算法（SVC_C，SVC_Nu）,回归算法（SVR_Epsilon，SVR_Nu）,以及One-Class算法。
ELM智能算法
- ELM智能算法的分类与回归的一个例子
支持向量机算法及其代码实现
- 支持向量机（SVM），起初由vapnik提出时，是作为寻求最优（在一定程度上）二分类器的一种技术。後来它又被拓展到回归和聚类应用。SVM是一种基于核函数的方法，它通过某些核函数把特征向量映射到高维空间，然後建立一个线性判别函数（或者说是一个高维空间中的能够区分训练数据的最优超平面，参考异或那个经典例子）。假如SVM没有明确定义核函数，高维空间中任意两点距离就需要定义。
co-training
- 半监督学习co-training 回归算法的java代码实现。-COREG is a co-training style semi-supervised regression algorithm, which employs two kNN regressors using different distance metrics to select the most confidently labeled unlabeled examples for each other.
lwr
- 强局部加权回归算法由Cleveland[7]提出,主要利用局部观测数据对欲拟合点进行多项式加权拟合,并用最小二乘法进行估计.它综合了传统的局部多项式拟合,局部加权回归以及具有强鲁棒性的拟合过程 -Strong locally weighted regression algorithm by Cleveland [7] proposed, mainly using local observational data points on the polynomial fitting For wei
Regression_SVM_SteveGunn
- SVM的回归算法。使用时需按照要处理数据特点选定参数。-SVM regression algorithm. Want to use when processing data in accordance with the characteristics of the selected parameters.
MITLearning
- MIT大学的机器学习课程讲稿,很经典的!包括分类,回归,判别式学习,产生式学习,SVM等,基本上包括常用的机器学习算法-MIT University of speech machine learning curriculum, it is classic! Including classification, regression, discriminant study, resulting in learning, SVM, etc., basically including the commo
TimeSeriesPredictionUsingSupportVectorRegressionNe
- 为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生 成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很 好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN 应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的 理论和应用价值。-Ab
lad-ga
- 《基于遗传算法的最小一乘回归新算法》张春涛 LAD-GA交流-《A New Algorithm for the LeastAbsolute Deviation Regression Based on the Genetic Algorithm》 Zhang Chun-Tao
Cubist
- 功能强大的决策树回归算法，是C4.5的改进版本，但在精度，速度和内存开销上均有了很大的改进。目前由rulequest公司管理，其可执行程序版本为商业版本，此GPL许可的源代码对外发布。-Powerful decision tree regression algorithm is an improved version of C4.5, but in the precision, speed and memory overhead has been greatly improved. Curren
ELM
- ELM回归与分类算法，用于近红外光谱或拉曼光谱数据处理(ELM regression and classification algorithms are used for near infrared or Raman spectral data processing)
liner_regression
- 在MATLAB实现了线性回归算法，并对给定的数据做出了预测(A linear regression algorithm is implemented in MATLAB, and the prediction of the given data is made.)
Nonlinear Regression using ANFIS
- 利用ANFIS算法进行回归，里面有具体的数据文件，测试通过，利用里面的核心算法可以做拟合分析等。(Do regression analysis using ANFIS method)
经典回归（LR）算法
- 经典的回归算法，可以解决大多数的的简单分类问题，速度快，代码规范。