说明:matlab支持向量机用于多类模式的分类,较全面,可以迅速解决问题,值得下载!
说明:若要解决多类问题纠错输出编码结合 Adaboost prouve 其鲁棒性,以处理这些问题。作为编码矩阵 M * N 定义、 被 M 是班级,数目,N 是弱分类器的数目。每一行表示为类码字。矩阵是用 OneVsOne 方法,编码和解码海明距离。Adaboost 被定义为促进弱分类器。
说明:多分类问题的支持向量机源程序一对一方法绝对可以运行
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:优化问题分类:(非)线性规划、整数规划、0-1 规划、(多)目标规划、(与时间有关的)动态规划、(系数是随机变量的)随机规划。