说明：通过将极限学习机（ELM）和稀疏表示（SRC）结合到统一框架中，所提出的混合分类器不仅具有快速测试（ELM的优点）的优点，而且显示出显着的分类精度（SRC的优点）。测试它的AR面部识别，它达到95％的高精度，比ELM（91％）和SRC（93.5％）更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和...

说明：SVM分类MATLAB程序，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（...

说明：应用背景这个工具箱包括机器学习方法：基于稀疏编码的分类，基于字典的降维子字典学习，学习模型，线性回归和分类（LRC）。核l_1正则或（和）非负约束稀疏编码和字典学习模型在这个工具箱实现。 ；关键技术活动集，内点，近端，和分解方法来优化这些模型。目前的版本是1.9（2015年3月2日）。这个工具箱是免...

matlab SR 工具箱 稀疏 表示

说明：模式识别一份很好的作业，包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征，支持向量机

风险分析 分类作业 模式识别-作业 supervised Bayesian

说明：景区简介-------------------------------------------------------------此文件夹包含用于获取20NEWSGROUPS数据集[ 2 ]实验结果代码。要求----------------------------------------------...

正则 方法 依赖 多个 来自 适应

说明：半监督支持向量机分类器十折源程序，用于半监督学习

半监督-matlab 半监督--matlab s3svm semi-supervised 半监督

说明：适合于多分类问题，二分类问题。该源代码的测试数据为常用的数据Iris，测试结果显示该算法的分类正确率极高，能够达到98%。K-最近邻(k-Nearest Neighbour，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相...

说明：Relief计算分类权重，是机器学习的例程，合成孔径雷达（SAR)目标成像仿真，是本科毕设的题目，计算多重分形非趋势波动分析，一种流形学习算法（很好用）。

matlab awgn 代码 turbo 信道

说明：逼近非线性内核使用特征映射获得了大量的利息在近年来由于在减少培训和测试次数支持向量机分类器和其他基于核的学习算法中的应用。我们将这条线的工作和目前的低失真嵌入的点积内核扩展到线性的欧几里得空间。我们我们的研究结果基于谐波分析表征所有的点积内核中的经典理论结果，并使用它来定义随机的特征映射到本机的点积...

matlab 随机 产品 内核 特性

说明：应用模式识别和机器学习方法在图像是图像处理和计算机视觉研究中的一个主要领域。然而，图像大型信息内容限制直截了当使用的模式识别算法，如分类、 聚类等。因此，它有必要减少图像的信息内容。在这个项目中，分析了其使用减少信息内容的命名"局部性保持投影 （LPP）"的一种方法。图形用户界面 (GUI) 已显示...

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