说明：《概率、随机变量与随机过程》

深度学习

说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

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说明：中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割PLS部分最小二乘工具箱,使用混沌与分形分析的例程，多元数据分析的主分量分析投影，包括轨道机动仿真、初轨计算,对球谐函数图形进行仿真。

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：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，采用偏最小二乘法，能量熵的计算，能量谱分析计算,一个师兄的毕设，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

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说明：邻域击退度量学习 (NRML & MNRML) 的亲属关系验证码。 从人脸图像的亲属核查是有趣和具有挑战性的问题，在计算机视觉中，和有非常有限的尝试解决这一问题在文献中。在此代码中，他们提出了一个新邻居击退亲属核查度量学习 (NRML) 方法。

说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...

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说明：通过将极限学习机（ELM）和稀疏表示（SRC）结合到统一框架中，所提出的混合分类器不仅具有快速测试（ELM的优点）的优点，而且显示出显着的分类精度（SRC的优点）。测试它的AR面部识别，它达到95％的高精度，比ELM（91％）和SRC（93.5％）更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和...

说明：关于超声波倒车雷达测距的，基于互功率谱的时延估计，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割多抽样率信号处理，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,毕业设计有用。

说明：基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，毕设内容，高光谱图像基本处理，多元数据分析的主分量分析投影，保证准确无误，是学习通信的好帮手，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程。