文件交换
稳健回归,稳健多元分析,稳健分类等等……
1维或n维多项式建模
使用形状原语的最小二乘样条建模
它提供了深度信念网络(dbn)的深度学习工具。
特征选择库(MATLAB工具箱)
这是一个matlab代码,是设计的配电潮流采用后向扫描法
绘制供人类查看的二维分布的数据密度。
2行代码计算回归矩阵X的方差膨胀因子。
基于节流阀建模实例的非线性辨识展望。
忽略nan的N-D矩阵的描述统计。
估计copula GARCH和copula Vine模型的函数。
该报告使用了最近提出的灰狼优化器来训练多层感知器
用Matlab演示人工网络的简单程序。
这个工具箱包括八种不同的方法来处理多重比较问题。
Isomap项目数据集的n维到k维。
带有Broyden更新、盒约束和参数传递的Levenberg-Marquardt算法。
可用于求解对称和非对称tsp;脚本从输入文件读取距离矩阵。
该函数消除了MATLAB支持向量机函数只有两个类的限制,使用了更多的类。
在此代码中,提出了一个完整版本的去噪自动编码器。
这段代码以一组(少量)数据作为输入,并计算该数据的贝蒂数。
该函数返回一个完全训练的基于自动编码器的ELM
“机器学习中的信号处理”网络研讨会实例的MATLAB代码
基于人脸识别的实时考勤系统
采用前馈式多隐层训练神经网络,用于回归或分类。
动态递归模糊神经网络(RFNN)的在线监督学习。
将潮汐成分与观测到的海平面序列相匹配,并使用它们进行预测
日本网络研讨会“传感器数据分析的神经网络”演示文件
可视化预测置信度或蒙特卡罗时间序列模拟
这段代码实现了k均值聚类
包括三个产生雅可比估计的例程。
利用神经网络分类器进行图像分类
EMG DSP功能,分类器和其他
梯度下降回归;所要求的系统模型的系数求技术。
一种EM自适应学习有效先验的图像去噪方法
贝叶斯分类器,KNN分类器,3层神经网络分类器,KMeans聚类
它包含两个Matlab函数,一个示例脚本,一个示例“csv”文件和两个用于人体测量数据的MS Excel文件。
最复杂和最著名的ELM变体在这个工具箱中呈现
DeepESN2019a:深度回声状态网络(DeepESN)工具箱v1.1
《密度峰值快速搜索聚类》论文的简单MATLAB代码
在本文中,我利用k均值聚类和伪逆方法实现了径向基函数(RBF)神经网络。
用粒子群优化解决简单的旅行商问题
互相关度量x和移位的(滞后的)y拷贝之间的相似度作为滞后的函数。
这些代码返回一个完全traned稀疏自编码器
这段代码提供了非常快的极端学习机版本。
多类逻辑回归分类
用于数据分析的图形和数值函数
样条工具箱用于基于标准b样条的样条曲线和曲面的定义、评估和可视化
测量二维或三维图像中的几何参数(表面积,周长,欧拉数…)
这个工具箱代表了用于S32V234的NXP Vision工具箱的MATLAB安装程序插件
特征选择的遗传算法
多类分类器面部表情识别
快速随机单隐层前馈网络(RVFL/ELM)的训练
使用内核的机器学习
一个在MATLAB中使用Weka的高效界面
实现“进化策略”(ES)(“mu-lambda”和“mu+lambda”变体)的算法。
提供各种平滑循环数据的方法。
使用“all_data_classification”分类图像的混淆矩阵。也就是上传的
用Matlab实现EM算法的GMM
使用归一化b样条的非参数概率函数估计工具箱
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