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高斯过程算法在回归和分类中的应用程序。与书本《基于高斯过程的机器学习》配套。本程序是最新的v3.1版，更新于2010-09-27-Gaussian process regression and classification algorithm in the application. And the book " machine learning based on Gaussian process" support. This program is the latest v3.1
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GMM-GMR is a set of Matlab functions to train a Gaussian Mixture Model (GMM) and retrieve generalized data through Gaussian Mixture Regression (GMR). It allows to encode efficiently any dataset in Gaussian Mixture Model (GMM) through the use of an Ex
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Mixture of linear regressors. The routines contained in this file allow inference and learning of a mixture of linear-Gaussian regression models. Learning is performed by maximizing the data likelihood via the expectation maximization algorithm.
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泛化回归神经网络GRNN(generalized regression NN)应用实例，适合学习使用。-Generalized regression neural network GRNN (generalized regression NN) application examples for learning to use.
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有关MATLAB的插值，拟合和线性回归的学习教程。-The MATLAB interpolation, fitting, and linear regression learning tutorial.
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SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
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RBF神经网络用于分类与回归，提供了一个学习神经网络的平台，对大家有很大帮助。-RBF neural network for classification and regression, neural networks provide a learning platform for all of us much help.
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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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模式识别，介绍几种学习算法，及理论推导，并有相应的实验-Pattern recognition, introduces several learning algorithms and theoretical analysis
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斯坦福大学机器学习第六周，包括第六周的讲义以及作业代码ex5。-machine learning week6 ex5 - Regularized Linear Regression and Bias v.s.Variance
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Logistic算法的分类算法实现，讲解清晰明了，值得学习-Logistic Algorithm classification algorithm, explain clarity, it is worth learning
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一个回归学习的matlab例程，可以直接运行，具体内容参考图书《视觉机器学习20讲》-A return to learn the Matlab routines, can be run directly, the specific content of reference books < visual machine learning 20
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Machine learning and linear regression
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三种梯度下降的logistic regression机器学习入门代码(three logistic regression methods for machine learning)
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linear regression for machine learning lesson
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Logistic Regression for machine learning lessons
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在这个练习中，您将实现线性回归，并看到它在数据上工作。在开始这个编程练习之前，我们强烈建议观看视频讲座，并完成相关主题的复习题。开始锻炼，你将需要下载的启动代码，解压其内容目录到你希望完成练习。如果需要的话，在开始练习之前，使用八度/ matlab中的cd命令改变这个目录。你也可以?ND指示在“环境设置说明”的课程网站安装倍频/ MATLAB。(In this exercise, you will implement linear regression and get to see it wor
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初次接触机器学习，所要知道的一些经典算法(First contact machine learning, some classical algorithms to know)
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Standford machine-learning 网课第一周编程作业，线性回归的算法实现。(Standford machine-learning method first week of programming operations, the realization of the linear regression algorithm.)
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通过训练样本使用对数几率回归模型建模，并对测试样本类别进行预测(The training samples are modeled by log likelihood regression model, and then predicts the categories of test samples.)
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