说明：一个常用的稀疏表示分类器，SRC分类器，用于信号或图像分类，需共同配合CVX运行，可见示例example.m。

稀疏表示 src分类器 稀疏分类器 稀疏表示-分类 SRC稀疏

说明：自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数，然后通过前向传播，得到训练集和测试集的特征，通过0-4有标签训练集训练出softmax模型，然后输入测试集到分类模型实现分类。

自编码器 分类器实现结合 self-taught-learning

说明：一个自己编的稀疏表示分类程序（SRC），以帮助了解SRC的原理和算法。

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说明：该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习。

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说明：应用背景这个工具箱包括机器学习方法：基于稀疏编码的分类，基于字典的降维子字典学习，学习模型，线性回归和分类（LRC）。核l_1正则或（和）非负约束稀疏编码和字典学习模型在这个工具箱实现。 ；关键技术活动集，内点，近端，和分解方法来优化这些模型。目前的版本是1.9（2015年3月2日）。这个工具箱是免...

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说明：基于稀疏贝叶斯框架的机器学习算法，能有效用于回归和分类预测，具有较强的泛化性

机器学习-预测 贝叶斯-预测 稀疏贝叶斯 机器学习 机器学习预测

说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，数学方法是部分子空间法，GSM中GMSK调制信号的产生，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，利用matlab GUI实现的串口编程例子，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：通过将极限学习机（ELM）和稀疏表示（SRC）结合到统一框架中，所提出的混合分类器不仅具有快速测试（ELM的优点）的优点，而且显示出显着的分类精度（SRC的优点）。测试它的AR面部识别，它达到95％的高精度，比ELM（91％）和SRC（93.5％）更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和...

说明：Relief计算分类权重，有小波分析的盲信号处理，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），信号处理中的旋转不变子空间法，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，多元数据分析的主分量分析投影。

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说明：使用大量的有限元法求解偏微分方程，是机器学习的例程，应用小区域方差对比，程序简单，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，加入重复控制，多机电力系统仿真及其潮流计算。

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