内置了葡萄酒数据，和分类与预测两个例子，可以根据需求进行改动，可读性强！ 支持向量机是一种基于VC维理论同时又满足结构风险最小状态原则的机器学习算法，具有适应于小样本，泛化能力强等优点，主要是通过寻找一种满足公式 的最优的超平面，来实现不同数据特征的区分，其分类与预测效果的优劣主要受参数c，g的影响。 采用粒子群优化算法对支持向量机进行参数寻优。

这项工作是通过制定非负稀疏信号恢复 (SSR) 问题和开发非负稀疏贝叶斯学习 (NNSBL) 算法来解决稀疏数组的源定位问题。 1.在'NNSBL.m'中给出了所提出的算法，在'Conven_SBL.m'中给出了传统的SBL算法以进行比较。 2. 'MRA_output.m' 用于生成阵列输出数据，'Peaksearch.m' 和'peak_find.m' 用于查找空间谱中的峰值位置。 3. 'Main_Simulation.m' 用于显示空间谱。 4. 'rmse_snr.m' 用于显示 DOA 估计与 SNR 的 RMSE。 5. 'rmse_snapshot.m' 用于显示 DOA 估计的 RMSE 与快照数量的关系。

罗伯特的《how to write and publish a scientific paper 6th》中文版

Matlab代码移植宣告 由于没有matlab许可证和项目迁移，因此不再提供对matlab代码的支持。 我强烈建议您安装免费软件，并为 博士代码 r和matlab代码（仅适用于EMD / EEMD），数据集，我的phd研究2011-2015的已发表论文 这包括： AdaBoost：adaboost函数 adaboostM1：分类 adaboostM2：分类 adaboostR2：回归 adaboostRPlus：回归 adaboostRT：回归 大幅提高误差范围：回归 CIEL2013：IEEE关于集合学习的计算智能国际研讨会 CIEL2014：IEEE关于集合学习的计算智能国际研讨会 FUZZ2013：IEEE国际模糊系统专题讨论会 JPEE2014：《动力与能源工程》杂志 方法：一些机器学习方法 有马 丹尼斯 知识网络 人工神经网络 射频 支持向量机 杂项：其他功能 交叉验证 离群值 前处理 后期处理 TNNLS2015：IEEE trans。 神经网络和学习系统 信息科学2016：Elsevier trans。 matlab-src：2013年之前的一些matlab代码。由于许可

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