jiranshi

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SPXY样本划分方法.zip - 用于数据建模时的样本集自动划分方法,基于X、Y矩阵的校正集及验证的划分,2019-12-08 22:20:16,下载7次
iToolbox.zip - 各种数据处理的基本算法,包括最小二乘,和各种算法与最小二乘的算法融合,2019-01-16 14:19:03,下载7次

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Hog(1)_MatlabCode_20090408.rar - HoG matlab,内含HOG算法基本代码
HOGSVM.rar - 输入训练样本集和测试样本集,通过提取HOG然后用SVM实现分类。
experiment-weather-classification.zip - 此代码进行了,晴天以及雨天的天气分类,提取hog特征,再用svm进行训练,达到分类目的,准确率86
支持向量机图片分类.zip - 支持向量机图片分类算法,matlab程序
PCA-SVM-master.zip - PCA/SVM算法实现图像分类,分类准确率可到达90%
PCANET.zip - 特别好用的图像分类算法!!!输入图像 输出分类结果
AR_Gray_50by40.rar - KNN分类,用于图像分类,人脸识别分类算法
BP网络图像分类.zip - 采用神经网络进行图像分类,分类方法简单,但是效果略差。
pcasearch.zip - 基于焊接图片的pca降维,knn分类算法。
Adaboost.zip - 一个用matlab的实现的Adaboost_M1, 主要用运捆绑不同的分类器. boosting 算法的一种
1687504099.zip - 支持向量机(SVM)实现的分类算法源码(matlab)
SVM.rar - 这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法 1、工具箱:LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合 2、工具箱:OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多类分类 3、工具箱:stprtool\svm Classification_stprtool.m - 多类分类 4、工具箱:SVM_SteveGunn Classification_SVM_SteveGunn.m - 二类分类 Regression_SVM_SteveGunn.m - 函数拟合 觉得好就帮我顶一下帖子,要不沉了!
GUI_PR_SVM.rar - 具有图形操作界面的支持向量机多类分类实验系统.全部用Matlab实现,可以实现多种分类识别. 这是本人的毕业设计的附属程序
SVM_Short-term-Load-Forecasting.rar - 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,而目前依然是基于经验的办法解决。对此,本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优,以测试集误差作为判决依据,实现模型参数的优化选择,使得预测精度有所提高。实际算例表明,本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。
Classification-MatLab-Toolbox.rar - 模式识别matlab工具箱,包括SVM,ICA,PCA,NN等等模式识别算法,很有参考价值
MATLAB-MBPSO-master.zip - 一种改进型的PSO的机器学习算法实现,应用欧氏距离作为分类便准,KNN分类法实现分类
pso.rar - 资料包括PSO,PSO-PID,PSO-AM,PSO-BP,FOA.通过粒子群能够很好的解决优化问题,对于学习PSO的初学者有很大的帮助,另外提供一个果蝇算法,望比对学习。
MATLAB_svm_gui.rar - 支持向量机的Matlab实现,支持多分类,据有GUI操作界面,简单易懂,其中包括输入输出数据。
pLSA.rar - 用于文本分析和分类的pLSA(Probability Latent Semantic Analysis)的Matlab算法,含有测试数据及算法原理介绍。也可用于图像分析。相比原来的版本,增加了示例程序demo.m,以实现可视化效果,用户更容易使用和理解pLSA算法。
SVM_classifier.zip - SVM算法训练的分类器,对数据进行分类。包含训练和测试数据集,解决分类不平衡问题。

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