说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

matlab 算法 选择 Adaboost 特征

说明：利用BP神经网络进行训练预测采用BP神经网络的建立、训练和仿真，并应用BP神经网络是目前人工神经网络模式中最具代表性、应用得最广泛的一种模型，具有自学习、自组织、自适应能力以及很强的非线性映射能力，能以任意精度逼近任意连续函数。

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说明：分类和回归。 Matlab工具箱基于快速的LS-SVM训练和仿真算法构建。相应的函数调用可用于分类和函数估计。 plotlssvm函数显示模型的仿真结果和训练区域中的点。

分类与回归 工具箱 LS-SVM 算法 函数 plotlssvm

说明：应用背景许多算法的存在，目的是解决稀疏表示字典学习问题。然而，没有全面的测试和基准测试，这些算法的存在，在与已知的字典稀疏表示的问题。主 ；这项工作的驱动力是一个工具箱，如字典学习  Sparco的缺乏；问题。认识到这样一个工具箱的社区的需要，我们设计出 ；smallbox-a MATLAB工具箱。...

matlab

说明：建模和预测的软件可靠性和网络可靠性 本论文研究尝试探索一方面，在软件中，另一方面，模型的累积失败的期限中的软件可靠性预测模型的 网络可靠性评估或任何其他系统，可以作为一个网络建模 (定向或不）。 人工神经网络和自回归方法已用于预测 累积软件故障。这些方法的培训以进化和模拟退火算法。发达国家...

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说明：应用背景 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的...

matlab 神经网络 识别 bp 用于 写字

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...

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说明：这是LIBSVM的源代码包  打开过后仔细阅读readme  然后利用模型的语句对样本训练，接着用测试语句测试模型的准确度

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说明：应用背景你得到的分类器函数求值函数- -非常重要--其他代码是瞎扯淡* T，这是真正的交易，我已经用过很多次股票交易，债券，期货，等参数（对于分类侧）：一个包含每个类的特征值的单元格数组。即，F { 1 }是第一 矩阵的大小numofdimensions X numofsamples；类，等。测试：...

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