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集成学习
- 集成学习算法，主要用于数据分类
coforest
- CoForest是一种半监督算法，处理集成学习及利用大量未标记数据得到更优越性能的假设。-CoForest is a semi-supervised algorithm, which exploits the power of ensemble learning and large amount of unlabeled data available to produce hypothesis with better performance.
ClustererEnsemble
- 聚类集成的matlab程序,将集成学习算法引入聚类算法中，提高聚类算法的性能-cluster ensemble learning algorithom ,this algorithom put ensemble learning algorithom into the cluster algorithom to improve the capability .
tulunhaosuamfa
- 内部集成多种算法，对图论学习的帮助那就不用说了，祝你们好运-A variety of internal integration algorithms, graph theory to study the help of it, needless to say, and I wish you good luck
the_application_of_Boosting
- 集成 学 习 算法通过训练多个弱学习算法并将其结论进行合成，可以显著地提 高学习系统的泛化能力。Boosting算法作为集成学习算法的主要代表算法，得到 了广泛的研究和应用，但其研究成果大部分都集中的分类问题上。-Integrated learning algorithm through the training of more than a weak learning algorithm and its conclusions synthesis, can significantly
nsembgorithm
- 一种多层次选择性集成学习算法A multi-level ensemble learning algorithm-A multi-level ensemble learning algorithm
OCD--code
- 通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。-A learning algorithm is proposed in this paper by
ADL-code
- 通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。-A learning algorithm is proposed in this paper by
multi-class-problem
- 将多类别问题分解成多个二类别问题是解决多类别分类问题的常用方式。传统one against all（OAA）分解方式的性能更多的依赖于个体分类器的精度，而不是它的差异性。本文介绍一种基于集成学习的适于多类问题的神经网络集成模型，其基本模块由一个OAA方式的二类别分类器和一个补充多类分类器组成。测试表明，该模型在多类问题上比其他经典集成算法有着更高的精度，并且有较少存储空间和计算时间的优势。-Decompose multi-class problem into multiple binary cl
UDEED
- 在集成学习中用UDEED算法来处理非平稳动态数据流中的分类，关于整体学习算法很有帮助，集成学习可以提高机器学习的推广！-In integrated learning using UDEED algorithm to handle the nonstationary dynamic data stream classification, machine learning promote integrated learning can improve the overall learning alg
clusterensemble
- 聚类集成学习方法，提高算法的健壮性，聚类效果比一般算法好-Clustering ensemble learning methods to improve the robustness of the algorithm, the clustering effect is better than the general algorithm
Cluster
- 聚类集成学习方法，提高算法的健壮性，聚类效果比一般算法好-Clustering ensemble learning methods to improve the robustness of the algorithm, the clustering effect is better than the general algorithm
MILK
- 用于weka中的多示例学习算法的集成库文件MILK，包含多个多示例学习算法-Integrated library file for weka in the multi-instance learning algorithms MILK, comprising a plurality of multi-instance learning algorithms
adaptive_adaboosting
- 集成学习中，自适应adaboost算法，可以下载下来参考一下-ensemble learning, adaptive adaboost algorithm, can download the reference
Adaboost
- 这是一个集成学习Adaboost算法希望能够帮助您,里面有成功运行的例子-This is an Adaboost algorithm
robustlssvm
- 鲁棒最小二乘双支持向量机集成学习算法，对于初学者的理解应用特别好用-Robust least squares double support vector machine ensemble learning algorithm for beginners to understand the application of special good use
boosting_demo
- boosting算法用于集成学习，包含多种弱分类器(Boosting algorithm is used for ensemble learning, and it contains many weak classifiers)
MLInActionCode-master
- 机器学习实战的源代码集合，第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具(Machine learning combat source code collection
ada_Boost
- 卡尔曼滤波算法程序 和集成学习算法程序。(Kalman filter algorithm program)
adaboost
- 基于matlab平台的集成学习算法，基分类器为决策树的adaboost(An integrated learning algorithm based on MATLAB platform, the base classifier is AdaBoost of decision tre)