说明：在机器学习中，感知是一种算法对输入的监督分类成几种可能的非二进制输出之一。它是一种类型的线性分类器，即分类算法基于线性预测器功能组合的一组权重与特征向量，使得它的预测。该算法可在线学习，因为它处理在培训内容设置一次。感知算法在康奈尔航空实验室由弗兰克罗森布拉特于1957年发明。

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说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

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说明：用matlab实现的SVM支持向量机的时间序列预测、分类、自回归代码,代码简单易懂,适合初学者,代码已调试完毕 包括了二种分类,二种回归,以及一种一类支持向量机算法 (1) Main_SVC_C.m                --- C_SVC二类分类算法 (2) Main_SVC...

说明：基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE基因选择算法 SVMRFE

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说明：支持向量机是统计学习理论的一个重要分支,也是解决模式识别问题的一个有力工具。本文简要介绍支持向量机理论，构建基于径向基函数的支持向量机，对分别来自两个不同的电话语音数据库中的汉语普通话、英语、日语、白族语和纳西语等5种语言进行识别研究。实验结果表明，支持向量机, 对不同数据库语言的语种识别依然能达到...

说明：模式识别分层聚类、k—均值算法，支持向量机、线性判别、判别代码、ppt。

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说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...

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说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：构成不同频率的调制信号，一个师兄的毕设，从先验概率中采样，计算权重，详细画出了时域和频域的相关图，小波包分析提取振动信号中的特征频率，使用混沌与分形分析的例程。

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说明：数据模型归一化，模态振动，仿真效率很高的，欢迎大家下载学习，有均匀线阵的CRB曲线，代码里有很完整的注释和解释，对于初学者具有参考意义。

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