说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：ELM和ELM_2是现在流行的超强学习机（也叫极限学习机）源码 EELM是有效ELM的源码 （EELM发表于neuralcomputing ,作者：yuguangwang) YELM是一种改进的ELM的源码（已发表，作者：yuboyuan) 这个程序是三者的方法比对。 相关理论，可以用作者找文章...

极限学习机ELM elm改进 svm-elm 237866.-com 极限学习机

说明：一个遗传算法算法，用于优化支持向量机的核函数参数及相关参数。

GA 核函数优化 函数参数优化 核参数 支持向量 svm-ga

说明：matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。

哈密顿回路 数学建模 数学建模程序 数据拟合

说明：最小二乘支持向量机回归，四个插入数据分别为训练输入、训练输出、测试输入、测试输出。工具包+程序

ls-svm LSSVM程序 lssvm工具包 lssvm回归 lssvm

说明：最小二乘支持向量机，用于进行函数的回归分析

回归 lssvm ls-svm lssvm回归

说明：多输入多输出最小二乘支持向量机，多输入多输出最小二乘支持向量回归机，

多输入输出 多输出回归 多输入多输出 支持向量回归 lssvm

说明：信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr ...

分组码 BCH-最小距离 最小量化误差 量化控制 矩阵转换器

说明：模式识别的Matlab源代码的基本方法，包括最小二乘法、支持向量机、神经网络、1_k邻居的方法、编辑方法、特征选择和特征变换。

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说明：matlab开发工具箱中的支持向量机，isodata 迭代自组织的数据分析，是机器学习的例程，Relief计算分类权重，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，代码里有很完整的注释和解释。

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