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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.
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.
DecisionTree-(2)
- 决策树，根据训练集的分类结果预测测试集的分类结果，在计算机视觉和模式识别中很有用-Decision tree , test set according to the classification results of the training set, is very useful in computer vision and pattern recognition
SVC-SVR
- 该压缩包中包含的程序均在MATLAB下开发，从功能上分为两类。第一类名字中包含SVC的程序，主要用来对两类数据进行分类，并可以生成分类结果图。第二类名字中包含SVR的程序，主要用来对高维数据集进行预测，并可以生成预测结果图。该类程序可以很好地解决SVM中的分类及预测问题。-The archive contains the MATLAB program are under development, from the functions are divided into two categories
SVMfenlei
- 支持向量机程序，可用于判断、逻辑、预测、分类-Support vector machine procedures can be used to determine, logic, prediction, classification, etc.
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- 了适应跟踪过程中目标光照条件的变化，并对目标特征进行在线更新，提出一种将局部二元模式(LBP) 特征与图像灰度信息相融合，同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法．跟踪开始前，为了获得比较准确的目标描述，使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割；跟踪过程中，通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样，并更新特征空间参数．得到目标和背景的最优分类面；最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测．通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验，验证了文中算法的有效性．-Trac
trainscg_10
- 利用matlab软件BP网络工具箱，画出预测语音种类和实际语音种类的分类图-BP neural network using matlab software toolbox, paint and forecast the actual voice voice types and species classification map
Weighted-ELM
- 是一种学习机方法，适合做分类和回归，并且可以给数据加权，也就是可以引入概念漂移的概念，适合做预测-Classification and Regression
gpml-matlab-v3.2-2013-01-15
- 这是关于高斯过程国外人写的经典程序，可用于预测、分类等。-This is a Gaussian process abroad written about the classic procedure, can be used for prediction and classification.
libsvm
- 使用svm工具箱进行分类，回归，预测，归一化，训练-Using svm toolbox for classification, regression, forecasting, normalization, training
BP(adaboost)
- BP神经网络作为若分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出-As if the BP neural network classifier, repeated training samples of BP neural network output