说明：用于对信号进行分类的svm支持向量机模型源代码用于对信号进行分类的svm支持向量机模型源代码用于对信号进行分类的svm支持向量机模型源代码

说明：南京大学计算机学院周志华团队的改进的可以处理多分类问题的Rescaling算法，并分别基于阈值移动法、采样法和样本加权法实现代价敏感，使其可以处理多分类问题下的代价密囊分类问题。

说明：应用背景语音编码是现代语音的重要支撑技术之一通信系统，和非常低的语音编码算法的研究是一个重要的语音编码区的研究方向。本文涉及的关键技术的MELPe语音编码算法。在本文中，我试着完成下面的工作：（1）学习和实现语音增强算法。这种方法转换音频频域噪声的语音信号，然后根据树皮临界带宽，它将信号分为一组不互...

c 编码 解码 固定

说明：多分类孪生支持向量机，主体是-1 1的2分类孪生支持向量机，采用onevsone改编成多分类的孪生支持向量机

支持向量分类 支持向量机 多分类孪生支持向量机matlab SVM TSVM

说明：ORL人脸图像库，共40人，每人10幅图像，其中每人的前5幅作为训练样本，后5幅作为测试分类样本，统计正确分类率。分类准则为最近邻规则。 真实的图像尺寸为112x92，列向量堆积对应人脸库矩阵的每一列。

​ORL 人脸图像库

说明：VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,...

VC维理论 最小化准则

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...

集成学习matlab 深度旋转森林 旋转森林 Rotation Forest

说明：1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合...

遗传算法 多目标 Pareto 最优解搜索算法 二维背包搜索算法 免疫算法 粒子群算法 鱼群算法 模拟退火算法 蚁群算法 神经网络 向量机分类 向量机回归拟合 极限学习机 回归拟合

说明：利用BP神经网络实现多酚类预测，代码为二分类与六分类。

​BP神经网络 ​BP 神经网络 多酚类预测

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

基因 gene-selection gene-algorithm SVM-RFE SVMRFE-KPCA