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chapter19
- 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断，了解神经网络在实践中的作用-Classification prediction of the probabilistic neural network- PNN-based transformer fault diagnosis, understanding the role of neural networks in practice
svm-bp
- 将svm分类与bp算法结合，针对图像中的分类预测问题提出一种算法-Svm classification the bp algorithm combines propose an algorithm for image classification prediction problem
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- SVM神经网络的数据分类预测,运行成功无错误，希望对大家有帮助-SVM neural network prediction data classification, run successfully without error, we want to help
SVM
- 该文件是SVM神经网络的源程序，可以用于对数据进行分类预测-The file is SVM neural network source, can be used for data classification forecast
normalization
- matlab中使用libsvm进行分类预测时对数据进行归一化。-Data normalization
SVM_GUI_3.1[mcode]
- matlab svm的gui操控界面，绝对可用！！！能够实现分类预测等强大的功能，可以根据自身需求设置各种参数！-GUI control interface matlab SVM, absolutely available!!! To achieve functional classification prediction, powerful, you can set various parameters according to their own needs!
c45
- C45决策树分类预测学生成绩分析，根据网上代码修改-C45 decision tree analysis to predict student achievement, according to the online code changes
java_libsvm
- libsvm+itics分词，可以用于文本的分类预测-libsvm+itics word that can be used for text classification prediction
simpleSVM
- SVM分类器的训练以及分类预测。一个简单的例子说明机器学习中，SVM的分类以及简单的预测，训练的数据越大，预测越准确。-SVM classifier training and classification prediction
svm_
- SVM数据分类预测,选定训练集和测试集,相应的训练集的标签也要分离出来-SVM prediction data classification, the training set and test set is selected, the corresponding label should be separated the training set
matlab-BPNN-code
- matlab语言的神经网络开源源程序 实际可用来分类预测模式识别-MATLAB language neural network source code can be used to classify the actual pattern recognition
svm
- 基于matlab的SVM支持向量机数据分类预测模型-SVM prediction data classification
PNN程序
- 利用matlab 程序通过部分样本参考量训练，对剩下样本的类别进行预测(Using the matlab program, through the training of some sample reference quantity, we forecast the remaining samples)
bingliyuce
- 有关于matlab自组织竞争网络在模式分类中的应用程序(Application of the MATLAB self-organizing competitive network in pattern classification)
fenleiyuce
- matlab关于概率神经网络的分类预测应用程序(Matlab classification prediction applications on Probabilistic Neural Networks)
libsvm-3.17
- 为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反
svmcx调试成功
- SVM安装包 安装之后可以进行 分类或者回归预测(SVM installation package can be classified or regression prediction after installation)
bp2
- 用MATLAB 实现对不同种类的饮料或者果汁的分类，通过训练学习，再进行预测，可以得到分类的正确率(The classification of different kinds of drinks or fruit juice is realized by MATLAB, and the correct rate of classification can be obtained by training, learning and forecasting)
Random Forest
- 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法
tensorflow预测代码
- tensorflow预测代码，实现对图片的分类处理，合理处理进行分类(tensorflowThe prediction code realizes classification and classification of pictures, and classifies them reasonably.)