说明：对于小样本而言，SVM的仿真效果要比神经网络好，但是SVM的性能依赖于它的两个训练参数，本算法是用GA自动选择SVM的两个参数。

小样本训练 GASVM ga-neural-network SVM--快速 GA-SVM

说明：此方法为两类剪辑近邻法，将两类不可分样本剪辑成可分样本，可作为最近邻法的训练样本。方法的第一步是利用已知样本集中的样本进行预分类，并剪辑掉错分的样本，留下的样本构成剪辑样本集；第二步是利用剪辑样本集和近邻规则对未知样本x进行分类。注意：本程序仅是对样本进行剪辑，没有对考试样本进行分类。

识别 模式 近邻 剪辑

说明：利用逻辑回归实现二分类的matlab程序。随机生成训练样本，利用梯度下降法进行训练，并且在样本图上画出了分类边界。

friendooe logistic-regression Logistic-分类 逻辑回归 逻辑回归-matlab

说明：用matlab实现神经网络多层感知器单样本训练BP算法。

bp-mlp MLP MLP-matlab back-propogation MLP-SAMPLE

说明：改进粒子群算法，比较完整，自己收集的，可以运行。

粒子群-bp rapidlyq2t 改进的粒子群 优化神经网络 基于BP神经

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：测试样本集对每个模式进行加噪处理，噪声值为±0.1。若网络能对加噪模式进行正确分类，则认为该网络已训练完成。-Test sample set for each pattern plus noise processing, the noise value of ± 0.1. If the networ...

matlab

说明：在matlab中实现神经网络分类功能，通过输入训练样本和测试样本，实现训练功能，进而进行分类，是一个简单的神经网络算法，适合初学者。

matlab 分类 神经网络

说明：改进粒子群算法，比较完整，自己收集的，可以运行。

粒子群-bp 改进的粒子群 优化神经网络 基于BP神经

说明：利用粒子群优化算法，进行样本训练BP神经网络。

PSO 粒子群优化算法 BP神经网络