说明：非平衡数据集的分类问题经常出现在许多实际应用中.支持向量机在处理这一类问题时,整体分类性能比较低.为此,Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的改进算法可以较好的解决此类问题.此外,可以利用序列最小优化算法简单快速的解决上述优化问题.

序列最小优化算法 非平衡数据集 分类

说明：应用背景1. 掌握统计判别问题的含义，理解贝叶斯判别原理。 2. 编写两类正态分布模式的贝叶斯分类程序。 3. 观察各种因素对分类错误概率的影响。 关键技术模式识别的分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去， 统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一。贝叶斯判别原理是统计模式识...

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说明：CNN作为一种卷积神经网络已经在社会各个领域有了非常深入的应用，特别是在图像识别和人脸识别领域，然而在睡眠分类领域还没有特别完善的应用，因此在本代码中，我们设计了一种CNN框架，能有效的适应睡眠过程中分类不均匀的问题，主要分为数据输入层，卷积层，降采样层，全连接层，和分类层，该CNN框架能有效的解决...

说明：在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。该算法代码实现了基于随机森林模型的分类问题。

说明：对于分类问题的快速 SMO。该算法利用由划分子部分的整个 qp 问题。因此，学习过程越来越快

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说明：此代码被关乎 duda 模式分类书，第 2 章，计算机造句训练，问题 3。 这是一组数据的分类问题第一次与一个功能，和其他两个和三个维度特征空间与时间。决策规则，基于判别函数的正常浓度。

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说明：SVM（支撑向量机模型）是二（多）分类问题中经常使用的方法，思想比较简单，但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂。本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题。

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说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：深度学习DBN神经网络工具箱，主要用于做分类问题，包含examples。

DBN 神经网络工具箱 分类问题 examples

说明：高斯过程在回归和分类问题中的应用，注释详细

高斯过程回归 高斯过程-回归 高斯过程-matlab 高斯过程 回归