说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：Matlab可以使用fitrsvm创建回归支持向量机模型。fitrsvm在中低维预测变量数据集上训练或交叉验证支持向量机（SVM）回归模型。 fitrsvm支持使用内核函数映射预测变量数据，并支持通过二次编程实现目标函数最小化。要在高维数据集（即包含许多预测变量的数据集）上训练线性SVM回归模型，请...

支持向量机 fitsvm fitrsvm fitcsvm回归 SVM

说明：应用背景如今人脸识别技术已经被应用到越来越广泛的方面，而是否能通过代码来对人脸识别技术进行训练和识别也变得极其重要。关键技术本代码使用训练数据训练一个HMM模型的子函数供给测试函数调用，当然，数据你可以自己加以更换，关键是你可以利用代码的框架对人脸识别模型进行训练和识别。

matlab 代码 识别 人脸 模型 hmm

说明：算法思想是：1） 根据果蝇优化算法得到极速学习机隐层神经元的数目；2） 依据得到的隐层神经元数目和极限学习机的方法对训练样本和测试样本进行训练学习。只要打开fruitfly_elm.m文件运行即可，可以换数据集

果蝇神经 FOA-ELM 果蝇-ELM 果蝇算法ELM foa如何优化ELM

说明：BP神经网络实现测试数据预测(将训练集与测试集数据进行归一化 建立BP神经网络，并训练；利用训练好的BP神经网络对测试集中的23个样本的抗压强度进行预测；输出结果并绘图)。

强度 抗压强度 BP预测 neural-strength 神经网络-强度

说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 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。

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

说明：RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值

RBF 径向基神经网络

说明：wine数据来源是UCI数据库，记录的是意大利统一地域上三种不同葡萄酒化学成分分析，数据含有178样本，每个样本含有13个特征分量，每个样本类别都有各自标签，178样本50%做训练集，另外50%做预测集，将训练集SVM分类建模

matlab

说明：SVM 的代码,工具箱的使用内部有详细的说明,请读者看看Matlab代码中参数使用,将训练数据以矩阵形式输入,即可使用-SVM code, the use of the toolbox there are detailed instructions, please take a look at Ma...

matlab

说明：做生成数(使用0.1做因子),之后13年的数据按统计方法标准化后输入,训练,仿真,对比结果。这个过程相当于插值计算-Generated to do a few (make use of 0.1 factor), after 13 years of data input after the stand...

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