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搜索资源 - neural network regression
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这是本人编写的matlab的GUI程序，可以实现交互式的界面。里面的程序是bp神经网络的应用，另一个回归分析的程序还没有写。可以实现的功能是利用神经网络，然后上传数据，根据数据训练网络，然后可以输入部分数据，验证网络。-This is my GUI program written in matlab, you can achieve interactive interface. Bp inside the program is the application of neural networks
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说明： BP神经网络一个简单的异或回归训练，适合入门(BP neural network A simple XOR regression training, suitable for getting started)
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深度学习-MIT资料 里面介绍了很多深度学习的知识从最简单的回归问题到最深刻的神经网络深入浅出(Deep learning -MIT information introduces a lot of deep learning knowledge from the simplest regression to the deepest neural network.)
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deeplearning.ai
基本的神经
网络编程
对数几率回归(deeplearning.ai
Basics of Neural
Network Programming
Logistic Regression)
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RBF神经网络实现非线性函数回归。
RBF神经网络具有对非线性连续函数的一致逼近性能。(Nonlinear function regression based on RBF neural network.
RBF neural network has uniform approximation property for nonlinear continuous functions.)
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基于广义回归神经网络（GRNN）的货运量预测(Prediction of freight volume based on generalized regression neural network (GRNN))
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BP网络的应用： BP神经网络用于分类与回归, 使用matlab打开(Application of BP Network: BP Neural Network is used for Classification and regression, matlab is used to Open)
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1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合及分类(1-8 genetic algorithm, 9 multi-objective Pareto optimal solution search algorithm, 10 multi-obje
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粒子群算法优化广义回归神经网络的代码，具有很好的借鉴意义。(Particle swarm optimization (PSO) algorithm optimizes the code of generalized regression neural network, which has a good reference value.)
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bp神经网络，用于风力发电机的故障分类，可用于二分类和多分类，已经线性回归和非线性回归(Bp neural network for fault classification of wind turbines, can be used for two-class and multi-classification, has linear regression and nonlinear regression)
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基于神经网络对癌症的预测 预测结果 多特征线性回归预测癌症(Prediction of Cancer Based on Neural Network Multi-feature Linear Regression)
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随机森林的一个入门级历程，此例程可以带有稀缺数据集，让你使用训练集和测试集感受到随机森林的强大之处。随机森林的分类与回归，非常之强。秒杀神经网络，是一个人见人爱的算法。(Random forest is an entry-level process, this routine can have scarce data set, let you use training set and test set to feel the power of random forest. The classif
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SURROGATES工具箱是一个多维函数逼近和优化方法的通用MATLAB库。当前版本包括以下功能：
实验设计：中心复合设计，全因子设计，拉丁超立方体设计，D-optimal和maxmin设计。
代理：克里金法，多项式响应面，径向基神经网络和支持向量回归。
错误和交叉验证的分析：留一法和k折交叉验证，以及经典的错误分析（确定系数，标准误差;均方根误差等;）。
基于代理的优化：高效的全局优化（EGO）算法。
其他能力：通过安全裕度进行全局敏感性分析和保守替代。(SURROGATES Toolbox
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BP神经网络进行回归预测分析，从表格中读取数据，进行时间序列分析的预测回归(Regression analysis of BP neural network)
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反向传播神经网络进行数据回归预测，选取自变量为多维，因变量为一维(Back propagation neural network is used for data regression prediction. The independent variable is multidimensional and the dependent variable is one-dimensional.)
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