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数据驱动的统计学习方法，包括PLS、PCA、ICA等，可方便进行故障诊断研究-Data-driven statistical learning methods, including PLS, PCA, ICA, can do researching on fault diagnosis
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关于统计学习正则化的阈值算法，对现有的最小二乘问题进行扩展。-On statistical learning is the threshold algorithm is based on the expansion of the existing least squares problems.
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支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[14]（或称泛化能力）。 -SVM is based on statistical learning theory and the theory of VC dimension based on structural risk minimization pr
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优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，
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这是个统计模式识别工具箱，是各种统计模式识别算法用matlab语言的实现。-The Statistical Pattern Recognition Toolbox is a collection of
pattern recognition (PR) methods implemented in Matlab.
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学习统计套利的同志们不要错过这份资料，-Learning statistical arbitrage comrades do not miss this information! !
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Statistical Learning and Visualization in MATLAB
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this is a floatboost algorithm for face detection
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一个非常不错的统计学习工具包，里面有详细帮助说明 用起来比较方便-A very nice package of statistical learning tools, there are detailed instructions to help them more convenient to use
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支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。- Support
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有导师学习神经网络的分类，用于聚类分类，统计问题-Supervised learning neural network classification, for clustering classification, and statistical issues
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不错的GM_EM代码。用于聚类分析等方面。- GM_EM- fit a Gaussian mixture model to N points located in n-dimensional
space.
Note: This function requires the Statistical Toolbox and, if you wish to
plot (for k = 2), the function error_ellipse
Elem
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LMS 优化支持向量机 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以求获得最好的推广能力 。-LMS Support Vector Machine optimization SVM method is based on the VC dimension theory and structural risk minimization prin
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“Fast Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning,” In ECCV 2014的源代码，效果非常好。-In this paper, we present a simple yet fast and robust algorithm which exploits the spatio-temporal context for visual tracking. Our approach formulates the spatio-te
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最小二乘支持向量机是基于统计学习对小样本、非线性建模的一种完善的方法，本算法，实现了最小二乘支持向量机的回归问题的应用-LSSVM are based on small samples statistical learning, a well-established method of nonlinear modeling of this algorithm, the least squares support vector machine regression Application
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统计学习方法这本书的相关资料，可以参考一下(The relevant information of the book of statistical learning method)
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EM算法是人工智能十大算法之一。三硬币模型算例出自李航的《统计学习方法》，书中给出了计算结果和简单解说，对于不是学数学的看这种复杂的公式看不懂，我也看了很久才看懂。我用matlab编写的代码，并作了详细的注释。(EM algorithm is one of the ten major algorithms of artificial intelligence. The three coin model is derived from Li Hang's statistical learning
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是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。(In machine learning and science,artificial neural networks are a family of statistical learning models inspired by biological neural networks and are use to estimate or opproximate functions that can depend on
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SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。
Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机的提出有很深的理论背景。
支持向量机方法是在后来提出的
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可以完美的实现用于统计学习的算法C4.5分类，完整的matlab程序(Classification of algorithm C4.5 for statistical learning)
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