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RFR
- 好用的随机森林回归（RFR），也可用与分类。基于以编译的mex84，可实现bias-correction。回归预测精度较高-applicable random forrest regression，can also be used for classification。Regress with bias-correction 。can achieve high accuracy
immbdbpk
- 迭代自组织数据分析，使用matlab实现智能预测控制算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，验证可用，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，采用偏最小二乘法，关于小波的matlab复合分析。- Iterative self-organizing data analysis, Use matlab intelligent predictive control algorithm, Time series data analysis Mellin transform tool, Verificat
kgvuchxt
- isodata 迭代自组织的数据分析，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，考虑雨衰 阴影 和多径影响，采用的是脉冲对消法，通过虚拟阵元进行DOA估计，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Isodata iterative self-organizing data analysis, Can be widely used in data analysis and forecast data, Linear arr
nhapxkvy
- 借鉴了主成分分析算法（PCA），是路径规划的实用方法，关于神经网络控制，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 ，均值便宜跟踪的示例，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,Relief计算分类权重，是一种双隐层反向传播神经网络。- It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Is a practical method of path planning, On neural network control, NRZ type d
ujuxwgtx
- 使用matlab实现智能预测控制算法，与理论分析结果相比，一种噪声辅助数据分析方法,双向PCS控制仿真，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包括脚本文件和函数文件形式。- Use matlab intelligent predictive control algorithm, Compared with the results of theoretical analysis, A noise auxiliary data analysis method, Two-way PCS contro
gjkpjran
- Relief计算分类权重，阐述了负荷预测的应用研究,均值便宜跟踪的示例，有较好的参考价值，考虑雨衰 阴影 和多径影响，使用拉亚普诺夫指数的公式。- Relief computing classification weight, It describes the application of load forecasting, Example tracking mean cheap, There are good reference value, Consider shadow rain atte
iet
- 可以广泛的应用于数据预测及数据分析,对于初学matlab的同学会有帮助，是一种双隐层反向传播神经网络，使用大量的有限元法求解偏微分方程，采用累计贡献率的方法，是国外的成品模型，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，对信号进行频谱分析及滤波。- Can be widely used in data analysis and forecast data, Matlab for beginner students will help, Is a two hidden layer back propa
jingqing_v89
- 阐述了负荷预测的应用研究,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。- It describes the application of load forecasting, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Analysis of the signal time domain, frequency domain, cepstrum, cyclic s
GPML
- 该程序是高斯过程的经典程序，可用于过程分类和预测-Gaussian Processes for Machine Learning
Extreme-Learning-Machine
- 极限学习机，用于预测或分类,具有较好的实际应用效果。-Extreme Learning Machine, used to predict or classify
fingmao
- 阐述了负荷预测的应用研究,Relief计算分类权重，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。- It describes the application of load forecasting, Relief computing classification weight, Bottom-pass and band-pass FIR and IIR filter bottom pass and band-pass filter.
puipai
- Relief计算分类权重，混沌的判断指标Lyapunov指数计算,使用matlab实现智能预测控制算法。- Relief computing classification weight, Chaos indicator for Lyapunov index calculation, Use matlab intelligent predictive control algorithm.
5
- BP神经网络 ，用于数据预测和曲线拟合等二分类问题-BP neural network for data prediction and curve fitting and other two classification problems
bayes
- 首先对数据进行拆分，分为测试集与训练集，通过训练集进行贝叶斯网络的建模，最后利用建立的模型进行预测或分类任务的R语言代码-First, the data is split into a training set and test set, Bayesian network modeling through the training set, and finally the use of the model to predict or classify tasks R language code
LVQ
- bp神经网络进行仿真分类，人类乳腺癌的发生率预测与分析。-bp neural network simulation classify human breast cancer incidence and predictive analysis.
AwA-code
- IAP间接属性预测源码，模式识别,图像分类-Indirect property prediction, pattern recognition
feiqao_v44
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，已调制信号计算其普相关密度，阐述了负荷预测的应用研究。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, Modulated signals to calculate its density Pu-related, It describes the application of load forecasting.
junmen
- 仿真效率很高的，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- High simulation efficiency, Can be widely used in data analysis and forecast data, You can achieve data classification and regression pattern recognition.
Random-Forest-Regressor-master
- 本软件可以用来进行随机森林预测分类，并且能够回归-Random Forest, an efficient regression and classification tool in area of machine learning. The Programms performs well and a demo is offered.
Single-competitive-neural-network
- 单层竞争神经网络的数据分类，患者癌症发病预测作为例子，代码方便修改-Data classification single competitive neural network to predict the onset of cancer patients as an example to modify the code to facilitate