《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
所属分类：人工智能/神经网络/深度学习
开发工具：matlab
文件大小：10638KB
下载次数：17
上传日期：2018-02-28 11:31:31
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我是匿名啊
说明： 《MATLAB 神经网络43个案例分析》这是一本书，里面有电子书，还有43个神经网络案例分析的说明和源码，这43个神经网络案例里面总会有你需要的
(The MATLAB neural network analysis of 43 cases this is a book, there are books, there are 43 neural network case description and the analysis of the source code, there will always be inside this 43 neural network case you need)
文件列表:
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\chapter10.m (1452, 2013-09-02)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\class.mat (443, 2009-10-06)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\sim.mat (465, 2009-10-06)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\stdlib.m (249, 2013-09-02)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\test.m (807, 2013-09-02)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算\city_location.mat (232, 2009-09-21)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算\diff_u.m (217, 2009-12-21)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算\energy.m (247, 2010-01-30)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算\main.m (2674, 2013-09-02)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第12章 初始SVM分类与回归\Chapter_ClassifyRegressUsingLibsvm.m (2555, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第12章 初始SVM分类与回归\heart_scale.mat (28904, 2005-03-22)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第12章 初始SVM分类与回归\html\Chapter_ClassifyRegressUsingLibsvm.html (14895, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第12章 初始SVM分类与回归\html\Chapter_ClassifyRegressUsingLibsvm.png (1911, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第12章 初始SVM分类与回归\html\Chapter_ClassifyRegressUsingLibsvm_01.png (9183, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第13章 LIBSVM参数实例详解\Chapter_ModelDecryption.m (1308, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第13章 LIBSVM参数实例详解\heart_scale.mat (28904, 2005-03-22)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第13章 LIBSVM参数实例详解\html\Chapter_ModelDecryption.html (8933, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别\chapter_WineClass.m (2429, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别\chapter_WineClass.mat (20168, 2010-01-30)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别\html\chapter_WineClass.html (13636, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别\html\chapter_WineClass.png (3346, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别\html\chapter_WineClass_01.png (6819, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别\html\chapter_WineClass_02.png (10865, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别\html\chapter_WineClass_03.png (9098, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\chapter_GA.m (6450, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\chapter_GridSearch.m (6042, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\chapter_PSO.m (8453, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GA.html (25844, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GA.png (3346, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GA_01.png (6819, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GA_02.png (10865, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GA_03.png (12979, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GA_04.png (9064, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GridSearch.html (25305, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GridSearch.png (3346, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GridSearch_01.png (6819, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GridSearch_02.png (10865, 2013-08-18)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据\第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能\html\chapter_GridSearch_03.png (12638, 2013-08-18)
... ...
SVM faruto version
by faruto
Email:farutoliyang@gmail.com
2009.11.05
==================================
Content:
scaleForSVM:归一化
函数接口:
[train_scale,test_scale,ps] = scaleForSVM(train_data,test_data,ymin,ymax)
====================================
pcaForSVM:pca降维预处理
函数接口:
[train_pca,test_pca] = pcaForSVM(train,test,threshold)
====================================
fasticaForSVM:ica降维预处理
函数接口:
[train_ica,test_ica] = fasticaForSVM(train,test)
====================================
SVMcgForClass:分类问题参数寻找[grid search based on CV]
函数接口:
[bestacc,bestc,bestg] = SVMcgForClass(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)
SVMcgForRegress:回归问题参数寻优[grid search based on CV]
函数接口:
[mse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)
======================================
psoSVMcgForClass:分类问题参数寻优[pso based on CV]
函数接口:
[bestCVaccuracy,bestc,bestg,pso_option] = psoSVMcgForClass(train_label,train,pso_option)
psoSVMcgForRegress:回归问题参数寻优[pso based on CV]
函数接口:
[bestCVmse,bestc,bestg,pso_option] = psoSVMcgForRegress(train_label,train,pso_option)
=======================================
gaSVMcgForClass:分类问题参数寻优[ga based on CV]
函数接口:
[bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option] = gaSVMcgForClass(train_label,train,ga_option)
gaSVMcgForRegress:回归问题参数寻优[ga based on CV]
函数接口:
[bestCVmse,bestc,bestg,ga_option] = gaSVMcgForRegress(train_label,train,ga_option)
======================================
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