说明：最小二乘支持向量机回归，四个插入数据分别为训练输入、训练输出、测试输入、测试输出。工具包+程序

ls-svm LSSVM程序 lssvm工具包 lssvm回归 lssvm

说明：在做人脸识别时，测试集和训练集是分别放在一个文件夹里，然后再放入一个大文件夹里，而测试集和训练集文件夹下面又分为多个人，每个人一个文件夹，每个人下面又有几张图片，本程序能够遍历数据集里的任意图片。代码都差不多，只要你改改相对路径就可以用了

matlab 人脸 图片 文件 文件夹 遍历 夹子

说明：利用极限学习机对数据进行分类，得到测试时间、训练时间、测试精度、训练精度

matlab

说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。

说明：对数据集进行分类,压缩包里带有训练集，通过对训练集里的 属性进行增益计算，得到最后花所属的类别，树是二叉树的形式

matlab 算法 ID 语言

说明：本算法基于颜色和计算复杂度相对比较低的LBP纹理特征对道路图像进行特征提取，训练集提取出来的特征作为SVM的训练输入，测试集提取出的特征作为SVM分类的输入，最终的输出结果就是道路检测的结果，本算法使用的是KITTI数据集。

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。 在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

Trainlm BP-noise 贝叶斯正则化 L-M优化bp

说明：基于matlab的最近邻算法算法，KNN算法；含有两个文件（即函数），代码精短干练，适合初学者了解这一经典简单高效算法；需准备训练和测试数据，主要用于分类，可和其他分类算法做相应比较，是掌握matlab编程和KNN算法的很好资源和工具。

matlab 分类 近邻

说明：确切的说，C4.5不是单个的算法，而是一套算法，C4.5有许多的功能，每个功能都对应着一个算法，这些功能组合起来就形成了一套算法就是C4.5。该算法的框架从根节点开始不断得分治，递归，生长，直至得到最后的结果。根节点代表整个训练样本集,通过在每个节点对某个属性的测试验证,算法递归得将数据集分成更小的...

matlab 算法 源代码 运行 决策 完美

说明：bp神经网络的matlab的预测，很实用，6个自变量的数据，和1个因变量的数据做BP神经网络预测，一起有7组数据，其中前面6组是自变量，后面一组是因变量，一起146组数据，我是拿其中120组做训练，26组做预测，

matlab 神经网络 bp 基于 预测