说明：机器学习中的极限学习机方法elms去实现数据模拟拟合过程。
数据拟合 ELM 极限学习机
说明：一个学习递归模糊神经网络的程序，很好用，值得学习。
neural-network fuzzy--neural 模糊神经网络 fuzzy-neural 递归神经网络
说明：基于K-SVD字典学习程序,自适应学习字典。
学习字典 K-SVD程序 KSVD K-SVD SVD
说明：这是一个关于基于Q学习的路径仿真代码，欢迎交流指正学习。
q学习 Q-lean
说明：可用作数据分类和拟合，深度极限学习机拥有深度学习的优势和自身计算速度快的优势。
深度ELM 深度极限 极限学习机 深度学习 BS+H-ELM
说明：经典的二型模糊逻辑系统学习资料，来自于mandle学习二型模糊逻辑系统必备的程序开发包
2型模糊 Type-2-模糊系统 模糊系统 二型模糊 Type-2-Fuzzy
说明：贝叶斯网络学习算法——K2算法，包括对贝叶斯网络结构的学习，最后生成网络
贝叶斯学习 贝叶斯网络 贝叶斯网络k2 贝叶斯 贝叶斯算法
说明：贝叶斯网络结构学习，及参数学习K2算法matlab代码
贝叶斯网络k2 K2-matlab K2 贝叶斯-matlab 贝叶斯-K2
说明：基于Q学习算法，寻找最优路径，是强化学习中的一种，很实用，代码很详细，有备注
Q学习算法 强化Q学习 Q·学习 counts9f Q学习路径
说明：源代码的文件"功能进行哈希处理的大型规模多任务学习"。实证证据表明哈希是维数约简和实用的非参数估计的有效策略。我们提供指数尾边界有限元-真正进行哈希处理和显示随机子空间之间的相互作用是高概率可忽略不计。我们展示的可行性这种方法与实验结果为一个新的用例 — — 多任务学习与数以十万计的任务。
matlab 学习 任务
