说明：bagging 集成算法描述：Bagging是一种把多个不同的弱学习器训练成一个强学习器的集成学习方法Bagging是一种并行训练过程,通过分类测试样本的有放回抽样,获取多个分类测试子样本,通过分类子样本训练T个基分类器，当对每一个实例进行分类时，分别调用这T个基分类器，得到T个结果，最后对分类问题...
说明：应用背景你得到的分类器函数求值函数- -非常重要--其他代码是瞎扯淡* T，这是真正的交易，我已经用过很多次股票交易，债券，期货，等参数（对于分类侧）：一个包含每个类的特征值的单元格数组。即，F { 1 }是第一 矩阵的大小numofdimensions X numofsamples；类，等。测试：...
说明：Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。Mtalab实现朴素贝叶斯文本多分类，内涵数据集和代码。
说明：遗传算法资料
说明：数学建模算法整理
说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...
说明：适合于多分类问题，二分类问题。该源代码的测试数据为常用的数据Iris，测试结果显示该算法的分类正确率极高，能够达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相...