说明：四种支持向量机SVM工具箱的分类与回归算法。matlab编写

SVM Svm-vector-machine SVM-回归工具箱 svm回归

说明：RBF神经网络用于分类与回归，有效实现RBF网络。

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说明：分类和回归。 Matlab工具箱基于快速的LS-SVM训练和仿真算法构建。相应的函数调用可用于分类和函数估计。 plotlssvm函数显示模型的仿真结果和训练区域中的点。

分类与回归 工具箱 LS-SVM 算法 函数 plotlssvm

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：回归问题相关学习

数值分析算法、统计分析

说明：支持向量机工具箱，可进行分类，预测等，实现了四种支持向量机工具箱的分类与回归算法，有实例

svm预测实例 SVM_luzhenbo.rar 预测-回归 支持向量机--混沌--控制 SVM_luzhenbo

说明：高斯过程算法在回归和分类中的应用程序。与书本《基于高斯过程的机器学习》配套本程序是最新的v3.1版，更新于2010-09-27

高斯回归过程 回归--交叉 gpml-matlab gaussian-process machine-learning

说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，快速扩展随机生成树算法，包括回归分析和概率统计，含噪脉冲信号进行相关检测,实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据。