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LLEmultimanifoldlearning.rar
- 基于局部线性嵌入_LLE_非线性降维的多流形学习,是当前人脸识别的新方向,Face Recognition Based on Locally Linear Embedding for Nonlinear Dimensionality Reduction _LLE_ multi-manifold learning
BP
- 利用BP算法，设计一个多层感知器为表中的数据集提供一个非线性逼近，并测试其泛化能力-The use of BP algorithm, the design of a multi-layer perceptron for the table of data sets to provide a non-linear approximation, and testing their generalization ability
svm
- 这是在模式识别中常用的一个分类器，不过这是一个线性2分类问题，对于多分类问题，可以直接转化~-This is commonly used in pattern recognition, a classifier, but this is a linear 2 classification for multi-classification problems, can be directly translated into
libsvm-2.89
- 是一種線性方成的分類器。SVM透過統計的方式將雜亂的資料以NN的方式分成兩類，以便處理。LIBLINEAR is a linear classifier for data with millions of instances and features. It supports L2-regularized logistic regression (LR), L2-loss linear SVM, and L1-loss linear SVM. -Main features of LIBLINEA
HybridalgorithmbasedonabalancedstudyofMTSP
- 基于混合算法的均衡路程MTSP研究 给出了MTSP的整数线性规划模型、分类, 提出了均衡各旅行商访问路程和均衡各旅行商访问人数的多目标 问题针对均衡各旅行商访问路程的设计了相应的求解算法, 求解算法为遗传算法和一的混合算法给出了相应 的示例和实验结果, 并对实验结果的有效性进行了研究-Hybrid algorithm based on a balanced study of MTSP given distance of the MTSP integer linear programm
Matlab(MPCA)
- Matlab实现多线性主成份分析(MPCA)-Matlab multi linear principal component analysis (MPCA)
svm-light
- svm分类的算法 速度比其他的快一点 需要再做比较 交流 希望能得到更多的资料-SVMmulticlass uses the multi-class formulation described in [1], but optimizes it with an algorithm that is very fast in the linear case
b
- 农作物虫情预测。BP神经网络具有对非线性复杂系统预测的良好特性，可以有效地描述其本身具有的不确定、多输入等复杂的非线性特性。-Prediction of crop pests. BP neural network has the good characteristics of nonlinear complex systems, prediction, can effectively describe the complex non-linear characteristics of the i
ARIMA-model-algorithm
- 在目前统计预测中，存在着非平稳序列分析效果差、多步预测误差较大、缺 乏系统的软件实现等问题。本文针对该类问题进行研究，提出了NARIMA方法， 该方法以ARIMA模型为基础，有效结合了游程平稳检验方法、差分平稳处理方法 、线性最小方差预测算法等，解决了传统统计预测方法中存在的上述问题 -In the current statistical forecast, there is a differential effect of non-stationary sequence ana
example-of-NSGA
- onventional optimization algorithms using linear and non-linear programming sometimes have difficulty in finding the global optima or in case of multi-objective optimization, the pareto front. A lot of research has now been directed towards evolution
fdtool
- 利用局部二位模式和haar特征进行人脸或目标识别。-This toolbox provides some tools for objects/faces detection using Local Binary Patterns (and some variants) and Haar features. Object/face detection is performed by evaluating trained models over multi-scan windows with
deep-CCA
- 深度典型相关性分析，在线性的CCA上增加了深度网络，以此来学习新特征并提高多模态数据之间相关性- Deep cca ,the deep network is added in linear CCA to learning descr iption that the correlation is better between multi-modal datas
ANN
- 自适应神经网络图书馆（Matlab的5.3.1或更高版本）是实现多个自适应神经网络具有不同的自适应算法块的集合。 它主要分布于2001年6月 - 7月詹皮耶罗坎帕（西弗吉尼亚大学）和马里奥·卢卡Fravolini（佩鲁贾大学）。后来改善部分由美国航天局资助NCC5-685支持。 有迹象表明，实施基本上这些种神经网络的块： 自适应线性网络（ADALINE） 多层感知层网络 广义径向基函数网络 动力单元结构（DCS）网络的高斯或圆锥形基函数
cplst
- 多标签分类算法，通过对标签降维（SVD），然后利用线性回归建立特征和低维标签之间的关系，求出特征的系数，然后反过来进行预测(Multi label classification algorithm, through the tag dimension reduction (SVD), and then use linear regression to establish the relationship between features and low dimensional tags, to
人工智能：人工智能选股之朴素贝叶斯模型
- 本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试 “生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决 策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本 文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包 括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领 域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a systematic test of naive Bayesian
MvDA
- 这是关于图像处理的MVDN算法，多视图线性判别分析(This is the image processing MVDN algorithm, multi-view linear discriminant analysis)
神经网络与模式识别_丁铖_2017140818
- 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)
precdict
- 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)