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cancer
- 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测-Monolayer competitive neural network data classification- cancer in patients with predicted
case16
- 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测。 基于matlab编程的.m文件-Single-layer neural network data classification competition- in patients with cancer incidence predicted. Based on matlab programming m file
LSSVMlabv1_8_R2006a_R2009a
- 采用支持向量机对数据进行非线性分类，预测。-predicting and classifying by svm
ANFIS
- ANFIS的信用评级分类代码，1代表高信用，2代表低信用，经预测合理可以跑-ANFIS credit rating classification code, 1 on behalf of the high credit, 2 represents the low credit, the forecast reasonable can run
lib-mat-class
- libsvm分类，利用matlab实现2类数据的分类，包括训练与预测-libsvm, with the matlab method to identify the classes of datas.
svm-matlab
- 这是林智仁副教授最新的svm代码，实现svm分类和预测-This is Lin, an associate professor at the latest SVM . Realize SVM classification and prediction
newjor
- 新编写的Jordan BP神经网络，已测试，运行良好，可用于数据预测、分类，及模式识别。-Create an Jordan backpropagation network for data prediction.
ZCXLJ
- 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Support vector machines and BP neural network can be used for non-linear regression f
libsvm
- libsvm分类，利用matlab实现2类数据的分类，包括训练与预测-libsvm, with the matlab method to identify the classes of datas.
GA-PSO
- 自己修改的一个源程序，用粒子群算法优化RBF神经网络的中心值，宽度，权值，可以直接运行~喜欢分类、预测的朋友们，可以下载！-Modify a source particle swarm algorithm to optimize the center of the RBF neural network value, width, weight, and can be run directly to like classification, prediction friends, you can
PSO-RBF
- 自己修改的一个源程序，用粒子群算法优化RBF神经网络的中心值，宽度，权值，喜欢分类、预测的朋友们可以下载！-Modify a source particle swarm algorithm to optimize the center of the RBF neural network value, width, weight, and can be run directly to like classification, prediction friends, you can download
KPCA_SVM
- 核主成分分析和支持向量机方法相结合，用于数据分类和预测。-Kernel principal component analysis and support vector machine method combined for data classification and prediction.
MATLAB-25-cases
- MATLAB高效编程技巧与应用，25个案例分析。272页的电子书。包含重新认识向量化编程，MATLAB处理海量数据，积分案例，MATLAB优化及非线性方程求解案例，人脸图像压缩与重建，预测分类案例常微分方程组求解案例，层次分析法，定时器。-Efficient MATLAB programming skills and application of the 25 case studies. 272 e-books. Contains new understanding of vectorized
svmpredict
- 支持向量机源代码,svm预测,使用libsvm进行分类,优化libsvm的各种参数-svm predict
svmreg
- svm-分类，建模，预测等，可以分类，含训练集与测试集-svm-classification, modeling, forecasting, classification, with the training set and test set
lssvm
- lssvm，较SVM要好一些，可以用于分类，预测，回归建模-lssvm than SVM is better, can be used for classification, prediction, regression modeling, etc.
SVMmatlab
- SVM -MATLAB实现,可以用于分类，预测-SVM-MATLAB
rvm
- RVM的工具箱,包含拟合，退化预测，分类的源程序和例子。-RVM toolbox, including fitting, degradation prediction, classification of source code and examples.
105_Paper
- 本文章首先对于不同的交通状况进行分类，然后针对不同的分类，分别用不同的算法实现短时交通预测，实验结果以及算法评价同时给出。-This article first classification for different traffic conditions and for different categories, with different algorithms to achieve short-term traffic forecast, the experimental results
JAVADIGGER
- DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。 第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究