说明：自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数，然后通过前向传播，得到训练集和测试集的特征，通过0-4有标签训练集训练出softmax模型，然后输入测试集到分类模型实现分类。

自编码器 分类器实现结合 self-taught-learning

说明：采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...

matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升

说明：由Marian Bartlett的图像表示。新修订的7 / 14 / 03 ICA代码由托尼钟。ICA方法是由贝尔＆Sejnowski的专利，Salk研究所。这个目录包含一组图像识别的ICA表示2 MATLAB脚本：1。arch1。M：得到训练和测试图像下的建筑我表示2。arch2。M：得到训练和测...

matlab 代码 面临 MarianBartlett ICA

说明：LVQ学习向量量化神经网络是一种用于训练竞争层的有监督的学习方法的输入前向神经网络，其算法是Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ学习向量量化神经网络在模式识别和优化领域有着广泛的应用网络结构输入层，竞争层，线性输出层当某个模式被送入网络时，与输入模式最近的竞争层神经元被激活，神经元状态为1，而其...

matlab 分类 神经网络 lvq

说明：应用背景前馈神经网络，是一个和，人工神经网络，其中的单位之间的联系，而不是和，形成一个和，有向周期。这是不同的，经常性的神经网络。前馈神经网络是第一个和最简单的类型的人工神经网络设计。在这个网络中，信息只有一个方向移动，向前，从输入节点，通过隐藏节点（如果有的话）和输出节点。网络中没有循环或循环多层...

matlab 前馈 神经网络

说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik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。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

matlab svm 源代码 基于 支持 向量

说明：本算法在训练步数、训练时间及其误差精度等方面都优于常规的模糊神经网络，其学习收敛速度快、误差曲线也更稳定。

模糊神经 模糊 模糊-神经网络-算法 模糊神经-网络 模糊神经网络

说明：应用背景利用PCA(主元素分析)人脸识别，代码很详细，有详细的注解，有需要了解PCA降维的同学可下载学习。关键技术PCA(主元素分析)人脸识别，25张测试样本，25张训练样本，输入一张测试人脸图片识别出最相近的训练库中的人脸。代码详细好用，

matlab pca 识别 人脸 分析 元素

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

matlab

说明：BP神经网络的matlab代码，主要用于训练的基本步骤和原理，可以用来进行反馈神经网络的基础训练。具有一定的学习意义。配合书籍 ，可以很快的上手算法。