说明：我们提出了一个统一的模型，用于人脸检测，姿态估计和地标估计在现实世界中，杂乱的图像。我们的模型是基于一个共享部分池的树的混合物；我们将每个面部地标建模为一个部分，并使用全局混合物来捕捉由于视点而引起的拓扑变化。我们证明了树结构模型在捕捉整体弹性变形方面出人意料地有效，同时与密集图结构不同，它易于优化...

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说明：PSO训练RBF神经网络，希望对大家有用，这里假设2输入1输出，隐节点3个，训练原始数据假设为正弦函数，

说明：Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏...

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说明：基于树形图的支持向量机（D-SVM）对数据集进行训练和执行多类分类。两个主要功能是：Train_DSVM：这是用于训练的功能Classify_DSVM：这是用于D-SVM分类的函数

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP

说明：最小二乘支持向量机回归，四个插入数据分别为训练输入、训练输出、测试输入、测试输出。工具包+程序

ls-svm LSSVM程序 lssvm工具包 lssvm回归 lssvm

说明：在做人脸识别时，测试集和训练集是分别放在一个文件夹里，然后再放入一个大文件夹里，而测试集和训练集文件夹下面又分为多个人，每个人一个文件夹，每个人下面又有几张图片，本程序能够遍历数据集里的任意图片。代码都差不多，只要你改改相对路径就可以用了

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说明：利用极限学习机对数据进行分类，得到测试时间、训练时间、测试精度、训练精度

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说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。

说明：对数据集进行分类,压缩包里带有训练集，通过对训练集里的 属性进行增益计算，得到最后花所属的类别，树是二叉树的形式

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