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libsvm-2.85-dense
- LIBSVM源码。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。
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.
libsvm-2.89.zip
- 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。 2.89版本是09年刚更新的一个版本。,LIBSVM
smlr.m
- 编写的多元回归的交叉验证程序 可供做预测模型的同仁参考-Prepared by the multiple regression of cross-validation procedure
bishechengxu
- 关于支持向量机分类、回归、模糊支持向量机的程序-On support vector machine classification, regression, fuzzy support vector machine procedures
pls1
- matlab下偏最小二乘回归模型 交叉有效性验证，及奇异点发现 -matlab partial least-squares regression model of cross-validation, and the singular points found
gpml-matlab-v3.1-2010-09-27
- 高斯过程算法在回归和分类中的应用程序。与书本《基于高斯过程的机器学习》配套。本程序是最新的v3.1版，更新于2010-09-27-Gaussian process regression and classification algorithm in the application. And the book " machine learning based on Gaussian process" support. This program is the latest v3.1
1stOpt15PRO
- 用于数据拟合的源代码，可以进行数据两维拟合以及数据回归计算，对于数据学习有很好的效果-The source code for data fitting and can fit the data, and data return to two-dimensional calculation, for the data to study the effect of good
source
- 主成分分析与主成分回归 Principal Component Analysis and Regression-Principal component analysis and principal component regression Principal Component Analysis and Regression
Kernel Based Deblurring ToolBox ver
- 运用核回归方法去模糊的经典程序，效果很好，有参考文献-using kernel regression for image deblurring,it s very effective
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
svm
- 基于遗传算法的支持向量回归机参数选取，针对支持向量回归机( support vector regression , SVR) 的参数选择问题,提出了基于遗传算法的 SVR 参数自动确定方法。分-Based on genetic algorithm parameter selection of Support Vector Regression
PLScross-validation
- 偏最小二乘算法 利用交叉验证算法计算应提取成分的个数，本程序给出了交叉验证的发放以及回归系数的算法-Partial Least Squares algorithm using cross-validation the number of components to be extracted, this procedure gives the distribution as well as cross-validation regression coefficient of the algorit
olstest
- 多元回归是指一个因变量(预报对象),多个自变量(预报因子)的回归模型.基本方法是根据各变量值算出交叉乘积和Si。并利用c#实现-Multiple regression is a dependent variable (forecast object), a number of independent variables (predictors) of the regression model. The basic method is based on the calculated value o
ElasticNet
- 用线性回归，逻辑回归等各种方法来拟合函数曲线(Linear regression, logistic regression, fitted function curve)
PLS的交叉有效分析
- 偏最小二乘回归在matlap中的实现，源代码，有交叉效应(The implementation of partial least squares regression in matlap, source code, cross effect)
Linear Regression
- 线性回归实现人脸识别，有40类人脸图片共400张，200个训练集，200个测试集，通过2折交叉验证得到准确率为89%(Face recognition by linear regression)
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
交叉验证及svr
- 交叉验证及带例子的支持向量机回归代码，修改可用。(Cross validation and support vector machine regression code with examples can be modified.)