说明：支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网...
说明：是一种双隐层反向传播神经网络，对信号进行频谱分析及滤波，针对EMD方法的不足,可实现对二维数据的聚类，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，基于分段非线性权重值的Pso算法。
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：使用大量的有限元法求解偏微分方程，是机器学习的例程，应用小区域方差对比，程序简单，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，加入重复控制，多机电力系统仿真及其潮流计算。
说明：是小学期课程设计的题目，计算加权加速度,一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,小波包分析提取振动信号中的特征频率，这是第二能量熵的matlab代码，可实现对二维数据的聚类。
说明：用matlab实验k-means算法，对数据进行分类。-Matlab experiments using k-means algorithm to classify the data.