包括了一个随机森林算法， 并使用两个数据集进行训练。里面包含一个脚本文件，并插入了SMOTE插值、PCA降维以及LDA降维。其他降维方式的工具包在我的其他文件中
2021-03-30 14:53:25
865KB
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压缩包内包括线性规划，小波分析，人工神经网络，分形理论，回归分析，主成分分析，趋势面分析，mann-kendall检验，聚类分析的matlab的相关代码，及相关的操作详解。
2021-03-29 16:58:48
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http://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/71157980
此项目人脸识别模块讲解
2021-03-29 12:17:07
10.78MB
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（如果对你有帮助记得点赞分享）数据集和详细介绍见博客：https://blog.csdn.net/weixin_43863744/article/details/106062212
2021-03-28 18:37:28
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、课程：复杂系统
2
、课程：大数据与机器学习
3
、课程：人工智能的三个阶段
4
、课程：高等数学—元素和极限
、连续性
5
、课程：复杂网络经济学应用
6
、课程：机器学习与监督算法
1
7
、课程：阿尔法狗与强化学习算法
8
、课程：高等数学—两个重要的极限定理
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、课程：高等数学—导数
等50多节课程 需要的直接收藏
2021-03-27 21:00:41
22.56MB
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内有参考文献、matlab编程代码、解释说明
利用近红外光谱技术对某海产品的水分含量进行无损检测。通过420～1023nm近红外光谱采集了266个海产品样本的光谱信息。分别采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量交换(SNV)、归一化(Normalize)、数据中心化(Mean centering)、标准化(Autoscales)、移动窗口平滑、Savitzky-Golay卷积平滑法、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)等方法对光谱进行预处理，并采用PCA主成分分析 (principal component analysis)结合马氏距离法对近红外校正样品集中的异常样品进行剔除。剔除样本后使用偏最小二乘法(PLS)建立模型对样本进行定量分析。比较各种光谱预处理的方法以及剔除异常值的权重阈值的选取，获取最佳PLS模型便可对待测样本进行水分预测。
2021-03-25 17:56:15
32.16MB
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本科期间做的一个课程设计，觉得比较好玩，现将之记录下来。其中包含实验所用图库及源程序。
实验目的：
（1）学习主成分分析（PCA）的基础知识；
（2）了解PCA在人脸识别与重建方面的应用；
（3）认识数据降维操作在数据处理中的重要作用；
（4）学习使用MATLAB软件实现PCA算法，进行人脸识别，加深其在数字图像处理中解决该类问题的应用流程。
2021-03-25 17:31:42
21.88MB
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