说明：基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模。

预警建模 基于BP Adaboost的强分类器设计 adaboost-bp

说明：深度信念网络，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。

深度信念网络 swimming6po DBN分类 深度学习分类 深度神经网络

说明：核密度估计的parzen窗法，简单易用，适合于初学非参数估计的用户。

parzen-指数核 核密度 PARZEN窗法 parzen窗-二维 核密度估计法

说明：核密度估计的parzen窗法，简单易用，适合于初学非参数估计的用户。

parzen-指数核 核密度 PARZEN窗法 parzen窗-二维 核密度估计法

说明：随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，包括两个方面：数据的随机性选取，以及待选特征的随机选取。

特征 随机选取

说明：clear;clc;ticload data.txt;a=data(1:30,1:4);aa=data(31:50,1:4);b=data(51:80,1:4);bb=data(81:100,1:4);c=data(101:130,1:4);cc=data(131:150,1:4);train_sa...

matlab 分类 测试 knn 训练 实现 样本

说明：这是基于matlab的贝叶斯网络工具包，提供了大量的底层函数，有贝叶斯学习和贝叶斯推理过程。在此基础上能实现各种贝叶斯网络分类器。该工具包内容详细全面。

matlab 网络 bnt 贝叶斯

说明：对于一个两类分类问题，当n=100时候，用mvnrnd()函数随机产生两类样本；每一类的样本容量不小于100；2）设计最大似然估计算法对两类类条件概率密度函数进行估计；3）设计非参数估计算法对两类的类条件概率密度进行估计（任选Parzen窗法或kn-近邻法之一），并分析样本数量、窗宽、k等因素对概率...

说明：2维线性判别进行人脸识别的程序，很不错！采用ORL人脸库，取每人的1、3、5、7、9五幅图像作为训练图像，其余作为测试图像，进行二维线性判别。计算出特征向量矩阵，降序排列后，取前d（d=2,4,6，……，20）个特征向量组成的矩阵作为变换矩阵，对训练集合测试集进行特征重建，最后采用最近邻分类器。附有...

2D-LDA 人脸识别

说明：VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,...

VC维理论 最小化准则