说明：主要是给新手熟悉bagging和boosting算法在虹膜中的运用。

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说明：bagging 集成算法描述：Bagging是一种把多个不同的弱学习器训练成一个强学习器的集成学习方法Bagging是一种并行训练过程,通过分类测试样本的有放回抽样,获取多个分类测试子样本,通过分类子样本训练T个基分类器，当对每一个实例进行分类时，分别调用这T个基分类器，得到T个结果，最后对分类问题...

matlab EnsembleLearning

说明：通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传...

可靠度 matlab Ensemble Learning 集成学习器 bp 变压器故障 协同训练

说明：该源代码主要是利用bagging，adboosting等集成学习的方法进行图像融合处理，效果甚好！

集成学习-matlab matlab-集成方法 集成学习matlab matlab集成学习 ADBoosting

说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...

集成学习matlab 深度旋转森林 旋转森林 Rotation Forest

说明：一种新型的功能强大的svm处理系统，拥有多种处理数据的能力

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