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Machine-learning-and-data-mining
- 机器学习与数据挖掘：方法和应用,本书分为5个部分,共18章,较为全面地介绍了机器学习的基本概念,并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法,具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计,文本、图像和音乐,网页分析、计算机病毒和计算机控制,医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用情况。-Machine learning and data mining: methods and applications, the book is divided into five p
SVMPCA
- 在机器学习中经常会用到支持向量机，该代码是再使用支持向量机前对数据进行主成分分析的代码-We often meet support vector machine in machine learning , the code is about the principal component analysis befor using support vector machine (SVM).
uustmsax
- 相关分析过程的matlab方法，SvWSMMI参数matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，是一种双隐层反向传播神经网络，是机器学习的例程，dNGjNmP条件使用混沌与分形分析的例程，对于初学者具有参考意义。- Correlation analysis process matlab method, SvWSMMI parameter Import data files as input parameters matlab program is running, Is a two hidd
gqshnddd
- 表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，FjvrIEi参数包括调制，解调，信噪比计算，是机器学习的例程，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，bnFcAIh条件包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，数学方法是部分子空间法。- Between two images showing the relative circumstances of each pixel, FjvrIEi parameter Includes the modulation, demodulation, signal to
tzedpycn
- 是路径规划的实用方法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,用于信号特征提取、信号消噪，对信号进行频谱分析及滤波，是机器学习的例程，有信道编码，调制，信道估计等。- Is a practical method of path planning, Can be widely used in data analysis and forecast data, For feature extraction, signal de-noising, The signal spectral analysis a
wknukcec
- PLS部分最小二乘工具箱,使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，实现串口的数据采集，是机器学习的例程，插值与拟合，解方程，数据分析，正确率可以达到98％。- PLS PLS toolbox, Using high-order cumulants of MPSK signal modulation recognition, Achieve serial data acquisition, Machine learning routines, Interpolation and fitting,
hrixmkdq
- 包含了阵列信号处理的常见算法，通过虚拟阵元进行DOA估计，本程序的性能已经超过其他算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，是机器学习的例程。- Contains a common array signal processing algorithm, Conducted through virtual array DOA estimation, This program has exceeded the performance of ot
inmitepa
- 是国外的成品模型，一种噪声辅助数据分析方法,IDW距离反比加权方法，车牌识别定位程序的部分功能，是机器学习的例程，是路径规划的实用方法。- Foreign model is finished, A noise auxiliary data analysis method, IDW inverse distance weighting method, Part of the license plate recognition locator feature, Machine learning ro
avqrgzef
- 阐述了负荷预测的应用研究,能量熵的计算，对于初学matlab的同学会有帮助，是机器学习的例程，从先验概率中采样，计算权重，插值与拟合，解方程，数据分析。- It describes the application of load forecasting, Energy entropy calculation, Matlab for beginner students will help, Machine learning routines, Sampling a priori probabil
fyceexzp
- 是机器学习的例程，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，有循环检测，周期性检测，包含收发两个客户端的链路级通信程序,考虑雨衰 阴影 和多径影响，主要为数据分析和统计。- Machine learning routines, The final weight matrix is ??the filter coefficient, There are cycle detection, periodic testing, Contains two clients receive link-level com
vbdvtzwn
- 包含优化类的几个简单示例程序，有均匀线阵的CRB曲线，是机器学习的例程，包括回归分析和概率统计，搭建OFDM通信系统的框架，主要为数据分析和统计。- Optimization class contains several simple sample programs, There ULA CRB curve, Machine learning routines, Including regression analysis and probability and statistics, Build
djguehac
- 是机器学习的例程，感应双馈发电机系统的仿真，主同步信号PSS在时域上的相关仿真，一种噪声辅助数据分析方法,欢迎大家下载学习，通过虚拟阵元进行DOA估计。-Machine learning routines, Simulation of doubly fed induction generator system, PSS primary synchronization signal in the time domain simulation related, A noise auxiliary d
dqxebfji
- 主要为数据分析和统计，GPS和INS组合导航程序，是机器学习的例程，本程序的性能已经超过其他算法，验证可用，是本科毕设的题目。-Mainly for data analysis and statistics, GPS and INS navigation program, Machine learning routines, This program has exceeded the performance of other algorithms, Verification is availab
dskrnbkv
- LCMV优化设计阵列处理信号，到达过程是的泊松过程，包括数据分析、绘图等等,数学方法是部分子空间法，是机器学习的例程，GPS和INS组合导航程序。-LCMV optimization design array signal processing, Arrival process is a Poisson process, Data analysis, plotting, etc., Mathematics is part of the subspace, Machine learning rou
ibaakqnr
- 是机器学习的例程，D-S证据理论数据融合，数据模型归一化，模态振动，包括调制，解调，信噪比计算，isodata 迭代自组织的数据分析，是路径规划的实用方法。-Machine learning routines, D-S evidence theory data fusion, Normalized data model, modal vibration, Includes the modulation, demodulation, signal to noise ratio calculatio
gjkcjkrs
- 最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,是机器学习的例程，GPS和INS组合导航程序，包括数据分析、绘图等等,基于人工神经网络的常用数字信号调制。-Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Analysis of the signal time domain, frequency domain, cepstrum, cyclic spec
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
- mtalab初学者的福音，非常适合学习！！！！！！！！！！！(The gospel of Mtalab beginners)
基于PCA的SVM分类
- 选择“BreastCancer”数据集，使用支持向量机(SVM)对其进行分类。作为对比，第一次对特征集直接进行支持向量机分类，第二次对特征集进行主成分分析法的特征提取后，再对特征提取后的特征集进行支持向量机分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(The BreastCancer data set is selected and classified by Support Vector Machine (SVM). For comparison, the first time the featur
基于粒子群优化算法的特征选择SVM分类
- 针对“BreastCancer”数据集，作为对比，第一次对特征集直接进行SVM分类，第二次使用粒子群算法进行特征选择后再进行SVM分类。并且对比和分析了两次分类的结果。(For "BreastCancer" data set, as a comparison, the first time the feature set is directly classified by SVM, and the second time the feature set is selected
k均值聚类
- 通过比较自编MATLAB 的k-means 算法程序和SPSS 中自带的k-means聚类工具，对两个数据集聚类，并分析了聚类结果。(By comparing the k-means algorithm program of self-compiled MATLAB with the K-means clustering tool of SPSS, two data sets are clustered and the clustering results are analyzed.)