为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统，基于递推贝叶斯算法和奇异值分解，提出了一种两阶段在线辨识算法。该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数，然后利用奇异值分解得到待估计参数。仿真结果表明，所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。
2020-01-03 11:39:33
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PARZEN窗和K近邻算法的python实现。
现实生活中常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些帮助。根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。
2020-01-03 11:37:35
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主要是关于logistic的三种求参数的算法：Yule算法，Rhodes算法，Nair算法matlab算法的实现。
2019-12-21 22:26:43
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参数估计
function [mu, sigma] = Bayesian_parameter_est(train_patterns, train_targets, sigma)
2019-12-21 21:58:45
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