说明：MNIST手势识别数据库进行softmax回归分类，直接运行softmaxExercise.m文件即可运行。

softmax 手势分类 mnist分类 softmax识别minst 手势识别

说明：随机森林分类器算法的应用，包含分类例子和回归例子。

随机森林 分类器 randomforest 分类算法 随机森林回归

说明：一种多输入多输出支持向量回归机源代码，克服了传统支持向量机单输出的缺点。

Multioutput-SVR Multioutput SVR输入输出 svr-matlab SVR-matlab-code

说明：支持向量机回归用于电力系统短期负荷预测，内包含.m程序和数据。

电力负荷预测 短期负荷预测 电力 负荷预测 回归

说明：针对货运量预测问题，建立广义神经网络，对货运量进行预测。同时建立了BP神经网络，通过预测误差进行比较。

广义误差回归 GRNN误差 神经网络 GRNN BP-广义误差

说明：基于粒子群算法优化的支持向量机分类算法，该算法可完成数据分类、回归分析的功能。

粒子群算法 向量机分类算法 数据分类 回归分析

说明：多个函数的曲线拟合，里面统计有最小二乘、非线性回归。

曲线拟合 最小二乘 非线性回归

说明：1、NeuralNetwork_RBF_Classification.m - 分类2、NeuralNetwork_RBF_Regression.m - 回归

RBF 神经网络

说明：高斯过程回归模型，适用多维数据，适当的修改就可以用于自己的数据，预测精度很高，类kriging模型

说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，构成不同频率的调制信号，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,使用起来非常方便，最小二乘回归分析算法，双向PCS控制仿真。

回归 算法 调制 滤波器 控制 仿真 应用 双向 pcs 分析 矩阵 预测 使用 可以 非常 数据 最小 信号 方便 不同 就是 广泛 系数 最终 数据分析 频率 起来 构成 权值