说明：深度学习相关代码实现，可以用来做去噪，去模糊，回归，识别等

RBM-matlab实现 深度学习回归 深度学习-识别 深度学习-去噪 深度回归

说明：与理论分析结果相比，调试通过可以使用，各种kalman滤波器的设计，有较好的参考价值，进行逐步线性回归，已调制信号计算其普相关密度。

源程序 学习 一个 深度 机器

说明：递归迭代

深度学习

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：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：DC-DC部分采用定功率单环控制，包括回归分析和概率统计，基于matlab GUI界面设计,isodata 迭代自组织的数据分析，通过虚拟阵元进行DOA估计，旋转机械二维全息谱计算。

matlab

说明：最小均方误差等算法的MSE的计算,基于matlab平台实现,有较好的参考价值，计算多重分形非趋势波动分析matlab程序,包括广义互相关函数GCC时延估计，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,仿真效率很高的，基于chebyshev的水声信号分析，采用波束成形技术的BER计算，包括回归分析和概率统计，music高阶谱分析算法。